Modelo de búsqueda web basado en información del contexto del usuario y técnicas de filtrado colaborativo

A pesar del continuo desarrollo que han tenido los buscadores Web modernos, estos aún no satisfacen a cabalidad las necesidades de los usuarios, siendo la relevancia de los documentos recuperados uno de los principales aspectos que afectan la calidad de búsqueda. En este artículo se propone un model...

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Detalhes bibliográficos
Autores: Garcés-Agredo, Sara Donnelly, Cobos-Lozada, Carlos Alberto, Gómez-Flórez, Luis Carlos
Formato: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2012
País:Colombia
Recursos:Universidad Industrial de Santander
Repositorio:Repositorio UIS
Idioma:español
OAI Identifier:oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/8233
Acesso em linha:https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/83-102
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/8233
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Information retrieval
user’s context
collaborative filtering
query expansion
Web search
Recuperación de Información.
contexto de usuario
filtrado colaborativo
expansión de consulta
búsqueda web
Descrição
Resumo:A pesar del continuo desarrollo que han tenido los buscadores Web modernos, estos aún no satisfacen a cabalidad las necesidades de los usuarios, siendo la relevancia de los documentos recuperados uno de los principales aspectos que afectan la calidad de búsqueda. En este artículo se propone un modelo de meta buscador Web que integra el filtrado colaborativo (basado en ítems) con la propuesta de Massimo Melucci, que se basa en proyectores sobre planos que se originan en la información del contexto del usuario. El modelo fue implementado en un meta buscador Web que recupera documentos de buscadores tradicionales como Google y Bing, donde se muestran los resultados por medio de una lista de documentos ordenados por relevancia, basado en la información del contexto del usuario y en la retroalimentación colaborativa de la comunidad. El modelo propuesto se constituye en un aporte para el área de recuperación de información, dado que muestra promisorios resultados en pruebas realizadas sobre colecciones cerradas y con usuarios.