Universidad Nacional de Luján
Catálogo Bibliográfico
08:004.738/Cj.M.I.Sist1(C
Tesis de la Maestría en Ingeniería de Sistemas
El crecimiento constante de las fuentes de información on-line, particularmente la World Wide eb (WWW), y con ellas la cantidad y diversidad de documentos accesibles por este medio, trajo aparejado un crecimiento interés en el desarrollo de herramientas que permitan una buena y rápida selección de información relevante.
Herramientas convencionales, tales como motores de búsqueda de documentos con lleva gran cantidad de tiempo esfuerzo. En este proceso, el usuario debe revisar un gran número de documentos y consultar más de un motor de búsqueda antes de encontrar la información deseada.
Agentes inteligentes, capaces de personalizar los resultados de una búqueda en base al contenido de los documentos y los intereses del usuario, constituyen un alternativa a este respecto. En este trabajo se presenta PersonalSearcher, un agente que asiste a usuarios en este sentido, contextualizando la búsqueda de documentos de acuerdo a sus preferencias e intereses.
Personal Searcher es un agente de interfaz que observa el comportamiento habitual de un usuario en la Web, particularmente su navegación, y aprende en base a ello un perfil o modelo de sus preferencias de información. En base a los perfiles de usuario aprendidos, un agente que asiste a usuarios en este sentido, contextualizado la búsqueda de documentos de acuerdo a sus preferencias e intereses.
PersonalSearcher es un agente de interfaz que observa el comportamiento habitual de un usuario en la Web, particularmente su navegación, y aprende en base a ello un perfil o modelo de sus preferencias es información. En base a los perfiles de usuario aprendidos, un agente PersonalSearcher es capaz de filtrar los documentos resultantes de una búsqueda conjunta en los más populares motores de búsqueda Web y presentar a cada usuario el subconjunto de ellos que presente mayor probabilidad de ser relevante a sus intereses.
Para la adquisición y modelaje de perfiles de usuario por parte del agente se definió una técnica que permite la especificación dinámica de tópicos de interés y la clasificaión de documentos en jerarquías temáticas construidas incrementalmente a partir de ellos. Esta ténica, a la cual se denominó (Tree of interesting Cases), se basa en Razonamiento en Casos Textuales (TCBR), una especialización de Razonamiento Basado en Casos (CBR) para el tratamiento de documentos.
1.
(1) Inv.: 13.11019 S.T.: 08:004.738/Cj.M.I.Sist1(C
Godoy, Daniela
PersonalSearcher : un agente inteligente para la búsqueda de información en la www
[TESIS]. -- , 2001. --Tesis de la Maestría en Ingeniería de Sistemas
El crecimiento constante de las fuentes de información on-line, particularmente la World Wide eb (WWW), y con ellas la cantidad y diversidad de documentos accesibles por este medio, trajo aparejado un crecimiento interés en el desarrollo de herramientas que permitan una buena y rápida selección de información relevante.
Herramientas convencionales, tales como motores de búsqueda de documentos con lleva gran cantidad de tiempo esfuerzo. En este proceso, el usuario debe revisar un gran número de documentos y consultar más de un motor de búsqueda antes de encontrar la información deseada.
Agentes inteligentes, capaces de personalizar los resultados de una búqueda en base al contenido de los documentos y los intereses del usuario, constituyen un alternativa a este respecto. En este trabajo se presenta PersonalSearcher, un agente que asiste a usuarios en este sentido, contextualizando la búsqueda de documentos de acuerdo a sus preferencias e intereses.
Personal Searcher es un agente de interfaz que observa el comportamiento habitual de un usuario en la Web, particularmente su navegación, y aprende en base a ello un perfil o modelo de sus preferencias de información. En base a los perfiles de usuario aprendidos, un agente que asiste a usuarios en este sentido, contextualizado la búsqueda de documentos de acuerdo a sus preferencias e intereses.
PersonalSearcher es un agente de interfaz que observa el comportamiento habitual de un usuario en la Web, particularmente su navegación, y aprende en base a ello un perfil o modelo de sus preferencias es información. En base a los perfiles de usuario aprendidos, un agente PersonalSearcher es capaz de filtrar los documentos resultantes de una búsqueda conjunta en los más populares motores de búsqueda Web y presentar a cada usuario el subconjunto de ellos que presente mayor probabilidad de ser relevante a sus intereses.
Para la adquisición y modelaje de perfiles de usuario por parte del agente se definió una técnica que permite la especificación dinámica de tópicos de interés y la clasificaión de documentos en jerarquías temáticas construidas incrementalmente a partir de ellos. Esta ténica, a la cual se denominó (Tree of interesting Cases), se basa en Razonamiento en Casos Textuales (TCBR), una especialización de Razonamiento Basado en Casos (CBR) para el tratamiento de documentos.
1.
SISTEMAS
; 2.PERSONALSEARCHER
; 3.BUSQUEDA DE INFORMACION
I.Amandi, Analía
(1) Inv.: 13.11019 S.T.: 08:004.738/Cj.M.I.Sist1(C
Visualización de Monografía
U. Info.
(1) [Cent]
Tipo de Material
(T) TESIS
Título
PersonalSearcher : un agente inteligente para la búsqueda de información en la www
Responsables Principales
Lugar
Tandil
Fecha de Publicación
2001
Notas
Tesis de la Maestría en Ingeniería de Sistemas
Resumen
El crecimiento constante de las fuentes de información on-line, particularmente la World Wide eb (WWW), y con ellas la cantidad y diversidad de documentos accesibles por este medio, trajo aparejado un crecimiento interés en el desarrollo de herramientas que permitan una buena y rápida selección de información relevante.
Herramientas convencionales, tales como motores de búsqueda de documentos con lleva gran cantidad de tiempo esfuerzo. En este proceso, el usuario debe revisar un gran número de documentos y consultar más de un motor de búsqueda antes de encontrar la información deseada.
Agentes inteligentes, capaces de personalizar los resultados de una búqueda en base al contenido de los documentos y los intereses del usuario, constituyen un alternativa a este respecto. En este trabajo se presenta PersonalSearcher, un agente que asiste a usuarios en este sentido, contextualizando la búsqueda de documentos de acuerdo a sus preferencias e intereses.
Personal Searcher es un agente de interfaz que observa el comportamiento habitual de un usuario en la Web, particularmente su navegación, y aprende en base a ello un perfil o modelo de sus preferencias de información. En base a los perfiles de usuario aprendidos, un agente que asiste a usuarios en este sentido, contextualizado la búsqueda de documentos de acuerdo a sus preferencias e intereses.
PersonalSearcher es un agente de interfaz que observa el comportamiento habitual de un usuario en la Web, particularmente su navegación, y aprende en base a ello un perfil o modelo de sus preferencias es información. En base a los perfiles de usuario aprendidos, un agente PersonalSearcher es capaz de filtrar los documentos resultantes de una búsqueda conjunta en los más populares motores de búsqueda Web y presentar a cada usuario el subconjunto de ellos que presente mayor probabilidad de ser relevante a sus intereses.
Para la adquisición y modelaje de perfiles de usuario por parte del agente se definió una técnica que permite la especificación dinámica de tópicos de interés y la clasificaión de documentos en jerarquías temáticas construidas incrementalmente a partir de ellos. Esta ténica, a la cual se denominó (Tree of interesting Cases), se basa en Razonamiento en Casos Textuales (TCBR), una especialización de Razonamiento Basado en Casos (CBR) para el tratamiento de documentos.
Herramientas convencionales, tales como motores de búsqueda de documentos con lleva gran cantidad de tiempo esfuerzo. En este proceso, el usuario debe revisar un gran número de documentos y consultar más de un motor de búsqueda antes de encontrar la información deseada.
Agentes inteligentes, capaces de personalizar los resultados de una búqueda en base al contenido de los documentos y los intereses del usuario, constituyen un alternativa a este respecto. En este trabajo se presenta PersonalSearcher, un agente que asiste a usuarios en este sentido, contextualizando la búsqueda de documentos de acuerdo a sus preferencias e intereses.
Personal Searcher es un agente de interfaz que observa el comportamiento habitual de un usuario en la Web, particularmente su navegación, y aprende en base a ello un perfil o modelo de sus preferencias de información. En base a los perfiles de usuario aprendidos, un agente que asiste a usuarios en este sentido, contextualizado la búsqueda de documentos de acuerdo a sus preferencias e intereses.
PersonalSearcher es un agente de interfaz que observa el comportamiento habitual de un usuario en la Web, particularmente su navegación, y aprende en base a ello un perfil o modelo de sus preferencias es información. En base a los perfiles de usuario aprendidos, un agente PersonalSearcher es capaz de filtrar los documentos resultantes de una búsqueda conjunta en los más populares motores de búsqueda Web y presentar a cada usuario el subconjunto de ellos que presente mayor probabilidad de ser relevante a sus intereses.
Para la adquisición y modelaje de perfiles de usuario por parte del agente se definió una técnica que permite la especificación dinámica de tópicos de interés y la clasificaión de documentos en jerarquías temáticas construidas incrementalmente a partir de ellos. Esta ténica, a la cual se denominó (Tree of interesting Cases), se basa en Razonamiento en Casos Textuales (TCBR), una especialización de Razonamiento Basado en Casos (CBR) para el tratamiento de documentos.
Materias
Fecha de Alta
25/03/2015 11:41:54
Número de Registro
40426
Pérgamo OPAC Web