Integración de técnicas de clasificación de texto y modelado de usuario para la personalización en servicios de noticias

Resumo

En los últimos años, la información disponible en formato electrónico se ha incrementado de tal manera que es muy dificil no verse saturado cuando uno intenta encontrar'la información que realmente le interesa, Los contenidos Web aparecen de muy diversas maneras en distintos dominios de aplicación pero en la mayoáa de ellos la forma de presentación de la información es la misma para todos los usuarios, es decir, esos contenidos son estáticos en el sentido de que no se adaptan a cada usuario desde dos puntos de vista: ni son presentados de manera diferente para cada usuario ni se adaptan a los cambios en los intereses del usuario a lo largo del tiempo. La personalización de-contenidos Web trata de eliminar la sobrecarga de información mediante la adaptación de los contenidos a cada tipo de usuario y a lo largo del tiempo. En esta tesis se muestra un enfoque integrado de personalización de contenidos Web, aplicado a servicios de noticias, basado en tres funcionalidades principales: selección de contenidos, adaptación del modelo de usuario y presentación de resultados, Todos estos procesos están basados en la representación de los intereses del usuario que estarán reflejadas en un perfil o modelo de usuario, La selección de contenidos se refiere a la elección entre todos los documentos de entrada de aquellos más interesantes para un usuario dado. La adaptación del modelo de usuario es necesaria ya que las necesidades de los usuarios cambian a lo largo del tiempo, sobre todo como resultado de su interacción con la información que reciben. La presentación de resultados consiste en, una vez seleccionados los elementos de información que más' le interesan a un usuario, mostrar un documento resultado que. contenga, para cada elemento seleccionado, un extracto que sea indicativo de su contenido. En particular, se ha generado un resumen personalizado por cada elemento de información seleccionado para cada usuario.