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Informe Técnico  Technical Report DPTOIA-IT-2003-001 Enero, 2003
PERFILES DE USUARIO: EN LA SENDA DE LA PERSONALIZACIÓN Rui Alexandre P. P. da Cruz Francisco J. García Peñalvo Luis Alonso Romero
Departamento de Informática y Automática Universidad de Salamanca
Revisado por:  Dra. María N. Moreno García  Departamento de Informática y Automática  Universidad de Salamanca al.memg@ussDr. Ángel Luis Lázaro Sánchez  Departamento de Informática y Automática  Universidad de Salamanca slae.egnasiuljet@su.oAprobado en el Consejo de Departamento de 13 de enero de 2003 Información de los autores: D. Rui Alexandre P. P. da Cruz  Estudiante del Programa de Doctorado del Departamento de Informática y Automática Departamento de Informática y Automática Facultad de Ciencias - Universidad de Salamanca Plaza de la Merced S/N  37008  Salamanca ruialexcruz@hotmail.comDr. Francisco José García Peñalvo  Área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial Departamento de Informática y Automática Facultad de Ciencias - Universidad de Salamanca Plaza de la Merced S/N  37008  Salamanca se.fgarusalcia@Dr. Luis Alonso Romero  Área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial Departamento de Informática y Automática Facultad de Ciencias - Universidad de Salamanca Plaza de la Merced S/N  37008  Salamanca palasu@osnose.lEste trabajo ha sido parcialmente financiado por la Junta de Castilla y León y la Unión Europea a través del Fondo Social Europeo mediante el proyecto de investigación SA017/02. Este documento puede ser libremente distribuido. © 2003 Departamento de Informática y Automática - Universidad de Salamanca.
Resumen Este trabajo presenta el estado del arte de la personalización de aplicaciones en el dominio de los sistemas de Hipermedia Adaptativa. En primer lugar, se introducen las motivaciones de este estudio. En segundo lugar, se define sistema de Hipermedia Adaptativa y se refiere elprofilingde usuario como una de las tareas principales del proceso de adaptación en éstos sistemas. También se explica que tipo de datos se utilizan en las adaptaciones, cuales son los elementos que se pueden adaptar y en que tipo de sistemas se aplican. Posteriormente, se definen genéricamente, elprofiling, sus aplicaciones en el campo de la personalización y aspectos relacionados con la creación de perfiles. En cuarto lugar, se define que perfil de usuario, se resumen algunos métodos de adquisición, así como de representación y de inferencias secundarias. Enseguida, se presentan algunas aplicaciones prácticas de técnicas de Inteligencia Artificial de soporte a la creación/actualización de perfiles de usuario. Se concluye este trabajo con un resumen de los servicios más frecuentes en los sistemas que utilizan perfiles de usuario y de las nuevas exigencias requeridas a éstos. También se apuntan algunas perspectivas de futura investigación en este dominio.
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Abstract This work presents the sate of the art of the personalization of applications in the Adaptive Hypermedia systems domain. Firstly, introduces the motivations of this work. Secondly, defines Hypermedia System and refers user profiling as one of the most important tasks in the adaptation process of this kind of systems. Also mention the type of data used in the adaptations, the elements adapted and were they are used. Then, defines generically what profiling is, its applications in personalization fields and other aspects related to profile creation. In fourth place, defines user profile and resumes some of the methods used for acquisition, representation and secondary inference. After that, presents some practical applications of Artificial Intelligence techniques in supporting the creation/actualization of user profiles. Lastly, it resumes the most frequent services provided in user profile systems and the new demands to this kind of systems. Also shows some future directions of investigation in this field.
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Tabla de Contenidos_______ PERFILES DE USUARIO: EN LA SENDA DE LA PERSONALIZACIÓN 11.INTRODUCCIÓN 1___________________________________________________ ___________________________ 2.SISTEMA DE HIPERMEDIA ADAPTATIVA 2______________________________________ 2.1.BREVEEVOLUCIÓNHISTÓRICA32.2.¿QADAPTAR 4? _________________________________________________2.2.1Datos del Usuario 4____________________________________________ ___________________________________________ 2.2.2Datos de Utilización 7________________________________ 2.2.3Datos del Ambiente del Usuario 102.3.¿QUÉ PUEDE SERADAPTADO 11? ______________________________________2.4.¿DÓNDE USAR LAHA? 12____________________________________________ 2.4.1Hipermedia Educativa ________________________________________ 12nf mación e _______________________________ 2.4.2 Línea 13Sistemas de I or n2.4.3Hipermedia de Recuperació Inf ______________________ n de ormación 14_______________________________________________________ 3.PROFILING17¿QUÉ ES? _______________________________________________ 3.1.PERFIL 173.2.APLICACIONES DELPORGNILIF18_____________________________________ 3.2.1Personalización 18_____________________________________________ 3.3.CREACIÓN DEPERFILES19___________________________________________ ______________________________________________ 4.PERFIL DE USUARIO 204.1.¿QUE CONTIENE UNPERFIL DEUSUARIO? _ 20____________________________ 4.2.MÉTODOS DEAÓNSICIDQUI21________________________________________ 4.2.1Adquisición de Datos de Usuario________________________________ 214.2.2 24Adquisición de Datos de Utilización_____________________________ 4.2.3Adquisición de Datos del Ambiente ______________________________ 25___ 4.3.REPRESENTACIÓN DELPERFIL DEUSUARIO EISIANCEREFNSESIAARNDCU264.3.1 26Raciocinio Deductivo_________________________________________ 4.3.2Raciocinio Inductivo: Aprendizaje 27_______________________________ 4.3.3Raciocinio Analógico _________________________________________ 284.4.REALIMENTACIÓN DELUSUARIO30____________________________________ ___________ 5.TÉCNICAS DE  31IA DE SOPORTE A PERFILES DE USUARIO_____________________________________________ 5.1.AGENTESSOFTWARE315.2.APRENDIZAJE DEMÁQUINAS33_______________________________________ 5.2.1 _______________________________________ 33Clasificador yeBa siano 5.2.2 34Modelos Estadísticos/Probabilísticos____________________________ __________________________________________ 5.2.3 35Árboles de Decisión5.2.4Cadenas de Markov 36__________________________________________ 5.2.5 37 _________________________Programación en Lógica Inductiva (PLI)5.2.6Redes Neuronales Artificiales (RNA) _____________________________ 375.3.RAZOIMANOTNEBASADO ENCASOS( C) ___________________________ RB 39
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_________________________________41RAFOGCONSDESO__ECTP________
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5.4.5.5.REITNOAZONAMBASADO ENREGLAS(RBR) __________________________ 42____________________________________________________ 5.6.CLUSTERING436.CONCLUSIONES 45__________________________________________________ ___________________________________________________ 7.BIBLIOGRAFÍA 47
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