QUERANDO!: un agente de filtrado de documentos web

La gran cantidad de información en la WWW requiere de métodos superiores de asistencia al usuario con respecto a la funcionalidad provista por los motores de búsqueda actuales. Enfoques recientes en el área de agentes inteligentes ayudan a los usuarios a solucionar este problema mediante la adquisic...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Gómez, Sergio Alejandro, Lanzarini, Laura Cristina
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2001
Materias:
Ciencias Informáticas
documento
Agentes inteligentes
Intelligent agents
Algorithms
algoritmos de clustering
redes neuronales
Clustering
Neural nets
Teoría de la resonancia adaptativa difusa
Filtrado de documentos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23388
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La gran cantidad de información en la WWW requiere de métodos superiores de asistencia al usuario con respecto a la funcionalidad provista por los motores de búsqueda actuales. Enfoques recientes en el área de agentes inteligentes ayudan a los usuarios a solucionar este problema mediante la adquisición de perfiles de filtrado de documentos. El presente artículo describe un agente de filtrado de páginas web llamado Querando! capaz de aprender perfiles representativos de las preferencias del usuario, a través de una red neuronal basada en la Teoría de la Resonancia Adaptativa Difusa. El modelo utilizado en este agente se caracteriza por permitir el perfeccionamiento del perfil a través del tiempo sin requerir reentrenamiento con documentos previos. Finalmente, se discute la implementación de Querando! y se enumeran los resultados obtenidos que avalan dicho enfoque comparándolo con otras soluciones existentes.
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