Personalized inormation retrieval in cotext by exploting semanticknowledge and implicit user feedback

• Autores: David Vallet Weadon
• Directores de la Tesis: Pablo Castells Azpilicueta (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2008
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Roberto Moriyón Salomón (presid.), Mick O'Donnell (secret.), Josemón M, José (voc.), Manuel Fernández Luna (voc.), Ignacio Aedo Cuevas (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
      • Sistemas de información, diseño y componentes
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
• Resumen

  • La personalización en el área de la recuperación de la información tiene como objetivo la mejora de la experiencia del usuario, al incorporar la subjetividad del usuario a los métodos y modelos de recuperación, La explotación de preferencias e intereses implícitos se ha identificado como una importante línea de investigación, con el objetivo de mejorar las tecnologías actuales de recuperación de información y de tal forma paliar las futuras limitaciones que producen el gran incremento de información accesible por cualquier usuario de la Web y las nuevas expectativas del usuario, que demandan servicios de búsqueda cada vez más eficientes. El objetivo de la personalización es compensar las limitaciones de los modelos de representación actuales de la necesidad de información del usuario, basados en su mayoría en consultas textuales o búsqueda de documentos similares, sin ello repercutir un mayor esfuerzo por parte de los usuarios. De esta forma, la personalización espera asistir al usuario en el manejo de grandes espacios de búsqueda, en los que una mera consulta no suele ser suficiente para producir resultados satisfactorios. En todo caso, los intereses generales (aquellos aplicables a una determinada sesión de búsqueda) que un sistema de recuperación pueda aprender a lo largo de un periodo de tiempo pueden resultar en un conjunto relativamente amplio y heterogéneo, el cual, en gran medida, dificulta la posibilidad de que estos intereses estén verdaderamente relacionados con un proceso de búsqueda que esté realizando el usuario en un momento dado. Una adaptación óptima al proceso de búsqueda del usuario podría conseguirse si en vez de aplicar la totalidad de este conjunto de preferencias, el sistema de personalización es capaz de seleccionar sólo aquellas preferencias que verdaderamente estén relacionadas con las acciones que el usuario está realizando en ese preciso momento. En otras palabras, aunque la personalización por sí sola es un aspecto fundamental para todo sistema de búsqueda moderno, es la adaptación de la personalización al contexto del usuario la que puede verdaderamente impulsar los futuros sistemas de recuperación. Durante los últimos años se ha considerado la modelización del contexto como una técnica fundamental en su aplicación a una gran variedad de áreas de investigación, en la que se incluye la recuperación de la información. En este trabajo, nos centramos en la representación de un contexto dinámico del proceso de recuperación del usuario, basado en técnicas de feedeback implícito. La definición de contexto que adoptamos en esta tesis es el conjunto de tópicos o conceptos relacionados con las actividades de búsqueda que el usuario está realizando en un determinado momento. Esta propuesta de personalización contextualizada se basa en la búsqueda de relaciones semánticas entre el perfil de intereses y el contexto actual del usuario. Sólo aquellas preferencias que estén relacionadas con el contexto actual deberían ser aplicadas en el proceso de personalización. Se propone el uso de un modelo semántico para este dominio, enriqueciendo la formalización de tanto el contenido, como los intereses y el contexto del usuario. El resultado de este modelo será a) una representación enriquecida del perfil del usuario, b) la adquisición dinámica del contexto del usuario y c) la posibilidad de encontrar las conexiones semánticas entre los conceptos que conforman los intereses del usuario y los que conforman su contexto actual, de tal forma que se puedan filtrar aquellas preferencias que puedan ser intrusivas (por considerarse como fuera del contexto) en caso de ser aplicadas al proceso de búsqueda actual del usuario.