Generación de consultas personalizadas en un LIM

En este trabajo se describe un agente capaz de observar al usuario mientras realiza consultas a un LlMS a través de Internet/Intranet. Este agente tiene la capacidad de deducir la rutina del usuario en relación al tipo de consultas realizadas. Se observa también, el momento en que el usuario realiza...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Schiaffino, Silvia, Amandi, Analía
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2000
Materias:
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
consultas
LIMS
Heuristic methods
feed-back
Intelligent agents
razonamiento basado en casos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22111
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En este trabajo se describe un agente capaz de observar al usuario mientras realiza consultas a un LlMS a través de Internet/Intranet. Este agente tiene la capacidad de deducir la rutina del usuario en relación al tipo de consultas realizadas. Se observa también, el momento en que el usuario realiza cada tipo de consulta. De esta manera, el agente construye el patrón de comportamiento para el usuario. El agente utiliza el conocimiento adquirido para inferir las consultas que realizaría un usuario en un determinado momento, siendo el objetivo final del agente realizar las consultas en forma autónoma un cierto tiempo antes de que sean requeridas. De este modo, los resultados están disponibles para el usuarío cuando él los solicita, sin las demoras ni costos adicionales que actualmente debe soportar. La información adquirida sobre las consultas relevantes para un usuario constituye el perfil de consultas del mismo. Este perfil es aumentado y actualizado utilizando el feedback que el usuario provee al sistema. El agente utiliza una técnica que combina la técnica de Razonamiento Basado en Casos y la técnica de Redes Bayesianas para la generación de consultas personalizadas. En la sección 2 se describe brevemente la integración de las técnicas de Razonamiento Basado en Casos y Redes de Bayes. En la sección 3 se describe el agente QueryMonitor que implementa esta técnica integrada. Finalmente, en la sección 4 se presentan las conclusiones.
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