Uso de Modelos de Markov para Recomendación de Actividades en la Hipermedia Adaptativa
La creación y configuración de entornos adaptativos móviles que son capaces de recomendar distinto tipo de actividades, es una labor tediosa y complicada. Sería interesante poder considerar información sobre la interacción previa de otros usuarios con los entornos creados, de tal manera que se pueda...
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| Tipo de recurso: | capítulo de libro |
| Fecha de publicación: | 2010 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Rey Juan Carlos |
| Repositorio: | BURJC-Digital. Repositorio Institucional de la Universidad Rey Juan Carlos |
| OAI Identifier: | oai:burjcdigital.urjc.es:10115/3549 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10115/3549 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Informática 1203.23 Lenguajes de Programación |
| Sumario: | La creación y configuración de entornos adaptativos móviles que son capaces de recomendar distinto tipo de actividades, es una labor tediosa y complicada. Sería interesante poder considerar información sobre la interacción previa de otros usuarios con los entornos creados, de tal manera que se puedan sugerir recomendaciones a un determinado usuario basadas en las acciones de otros usuarios con características similares en situaciones semejantes. De este modo, se podría utilizar directamente esta información, minimizando el proceso de especificación criterios de recomendación. Este trabajo presenta el uso de modelos de Markov para la recomendación de actividades dentro de los sistemas hipermedia adaptativos, en concreto, la incorporación de estos modelos al sistema de recomendación CoMoLE (`Context-based adaptive Mobile Learning Environment¿). |
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