Diseño de una plataforma experimental para la búsqueda y recuperación de documentos en una biblioteca digital

• Autores: Beatriz E. Florián, María Eugenia Valencia, Paola J. Rodríguez, Martha Millán, Carlos M. Gaona, Javier E. Carrillo, Mauricio Ciprián
• Localización: Ingeniería y competitividad: revista científica y tecnológica, ISSN 0123-3033, Vol. 9, Nº. 2, 2007
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Design of an experimental platform for the search and retrieval of documents in digital library
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• Resumen
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    Recuperar información implica representar, organizar y almacenar la información para facilitarle al usuario acceder a ella. Sin embargo, caracterizar la información que el usuario necesita es un problema complejo. Comúnmente, no se puede usar, directamente, una descripción completa de las necesidades de información del usuario sino palabras clave. Por tanto, los mecanismos tradicionales de búsqueda y recuperación, a partir del conjunto de palabras clave dado, devuelven grandes cantidades de información que generan al usuario la necesidad de extraer la que le sea relevante. Los sistemas de personalización, particularmente los de recomendación, son una alternativa de solución. En este artículo se describe la arquitectura de PREDICA, una plataforma experimental que combina sistemas avanzados de consulta y de recomendación, interfaces adaptativas, bodegas de datos y descubrimiento de conocimiento, aplicados a una biblioteca digital. PREDICA integra estrategias de pre-procesamiento, para mejorar la búsqueda de información y estrategias de personalización para recomendar documentos. Una de las más importantes características de PREDICA, con relación a otros sistemas de software para bibliotecas digitales de código abierto como D-Space, Eprints y Greenstone, es que integra un sistema de recomendación para proveer información útil al usuario.

  • English

    Information retrieval (IR) deals with representation, organization, and storage of information. IR should provide the user with an easy access to the information in which he or she is interested. However, characterization of the user information needs is a complex problem. Usually, a full description of the user information needs cannot be made directly and a set of keywords should rather be used. Thus, given a set of keywords, an IR system retrieves information, which may be relevant to the user. However, traditional IR systems overload recovery information. Personalization systems, in particular, the recommender ones, have been proposed in order to mitigate the impact of an enormous amount of retrieved information on the user. This paper describes the architecture of PREDICA, an experimental platform for combining advanced query and recommender systems, adaptive interface, data warehouse and knowledge discovery on database in a digital library. PREDICA uses a pre-processing strategy for improving the search of information and personalization strategies for documents’ recommendation. Among other open source digital library research projects, like D-Space, Eprints, and Greenstone, PREDICA has an integrated recommender system to provide helpful information to the users.