David Jordi Vallet Weadon.

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1 David Jordi Vallet Weadon

2 1 Introducción Durante las últimas décadas, la personalización ha sido aplicada en diferentes campos de la informática, tanto en la rama científica como en la de aplicaciones comerciales, desde la inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones, hasta bases de datos multimedia o sistemas de recuperación de información [1]. La técnica de la personalización se reconoce como una posibilidad de paliar, especialmente en el campo de la recuperación de información, uno de los principales problemas al que nos enfrentamos estos días: el exceso de información. Con un entorno Web en constante expansión, los usuarios nos enfrentamos con el problema de encontrar los contenidos multimedia que se ajustan a nuestras necesidades y preferencias, ya que las herramientas que generalmente los usuarios usan para encontrarlos (tales como buscadores), sólo tienen en cuenta la necesidad explicita de información del usuario, esto es la consulta en sí, y no otras necesidades implícitas del usuario, tales como sus intereses o el contexto en el que el usuario se pueda encontrar (p.e. previas acciones o consultas del usuario). Ofreciendo a los usuarios contenidos que pueden estar poco relacionados con las necesidades o intereses del usuario en ese momento. La técnica de la personalización aplicada al campo de la recuperación de la información trata de modelar los intereses del usuario, de tal forma que éstos se tengan en cuenta además de la consulta actual del usuario [8]. La personalización en el contexto distingue entre intereses del usuario a largo plazo (preferencias) e intereses del usuario a corto plazo (contexto). De esta forma el sistema puede desechar aquellas preferencias que se no se consideren relevantes en ese momento, por ejemplo porque el usuario se encuentre en el trabajo o por que se halla centrado en un tema en concreto. Dado que existen varias formas de contexto en este área [13], los objetivos de este proyecto incluyen cómo representar el contexto, como determinarlo y cómo usarlo para influenciar los resultados de la personalización. Este proyecto utilizará técnicas del área emergente de la Web Semántica [8] para definir una representación del contexto basada en ontologías [9], en la que se intentará demostrar que, gracias a la explotación de las relaciones semánticas dentro de los conceptos de una ontología, la técnica de personalización propuesta puede identificar qué preferencias del usuario son relevantes en un determinado momento, obteniendo una mejora del rendimiento de la técnica propuesta sobre las técnicas de personalización tradicionales. En las siguientes secciones de este documento se detallan los objetivos de este proyecto, así como trabajos relacionados y un resumen de los pasos que se seguirán para intentar cumplir los objetivos.

3 2 Objetivos Los objetivos iniciales que se perseguirán durante el desarrollo de la investigación presentada son: 1. Desarrollo de una representación de las preferencias de usuario y del contexto basadas en ontologías. 2. Desarrollo de una técnica para la definición del contexto, basada en las acciones pasadas del usuario. 3. Desarrollo de una técnica de personalización que explote la representación del perfil y la representación del contexto. 4. Aplicación de las citadas técnicas a un sistema de recuperación de información. 3 Estado del arte La personalización en el área de la recuperación de la información es la técnica que utiliza un perfil del usuario, además de la propia consulta, para estimar los intereses del usuario y de esta forma seleccionar los documentos más relevantes [6]. En estos sistemas, la consulta representa el interés actual del usuario, mientras que el perfil de usuario representa los intereses a largo plazo. La forma de representar y extraer este perfil de usuario, junto con la forma de combinarlo con la consulta actual siguen siendo cuestiones abiertas en la literatura [15]. La mayoría de los sistemas estudiados representan los perfiles mediante términos o páginas favoritas, que luego son utilizados en diversas operaciones de personalización (p.e. expansión de la consulta, reponderado de términos, o asignación de pesos a los documentos) [12]. Con el objetivo de mejorar el rendimiento de los sistemas de personalización tradicionales, ha surgido un nuevo campo de investigación definida como sistemas sensibles al contexto (context-aware systems) [4]. Dentro de este área el término contexto adopta una gran cantidad de diferentes significados, por lo que no se ha llegado a una definición global que satisfaga todas las maneras en las que el término es utilizado [7]. En el área de la recuperación de la información se han identificado los sistemas sensibles al contexto como uno de las principales líneas de investigación. Existen varios sistemas de recuperación sensibles al contexto en la literatura, una de las primeras soluciones al problema del contexto fue la utilización del Relevante Feedback (traducible como retroalimentación de relevancia ) [14], en la que el usuario mantenía un ciclo de iteraciones con el sistema de recuperación, refinando la consulta con los documentos que el usuario marcaba como relevantes (feedback explicito). Aunque esta probado que esta técnica era efectiva, también se demostró que los usuarios eran reacios a invertir tiempo en estas interacciones. Nuevos sistemas han querido aprovecharse de la efectividad del feedback explícito, pero sin requerir una mayor interacción con el usuario. Este tipo de feedback implícito [5][11] utiliza como información anteriores consultas del usuario, documentos que el usuario haya podido ver e incluso recopila cómo ha visto el usuario los documentos (p.e. el scroll que el usuario ha realizado sobre el documento o el tiempo que lo ha

4 estado observando). La mayoría de ellos se basan en modelos de lenguaje estadísticos, basados en la modificación de la consulta expresada por el usuario con la información obtenida el texto de las consultas previamente ejecutadas o el contenido del resumen de los documentos accedidos [2][10]. 4 Metodología a seguir Los pasos que se seguirán para alcanzar los objetivos comentados anteriormente pueden dividirse en dos grandes secciones: Una primera parte del trabajo basada en el análisis y estudio exhaustivo de todas las propuestas y tecnologías existentes relacionados con la propuesta presentada en este proyecto. Una segunda parte de innovación y desarrollo, en la que el sistema propuesto será desarrollado y evaluado, a fin de comprobar su eficacia. Para exponer estos pasos con más detalle, se ofrece a continuación una lista ordenada de los mismos: 1. Revisión y análisis en profundidad del estado del arte en personalización y en contextawarness, centrándose en medida de lo posible en el área de la recuperación de la información. 2. Valoración de los sistemas analizados y crítica en los puntos clave considerados en este proyecto. 3. Diseño de la representación del perfil de usuario y del contexto. 4. Diseño y desarrollo de un algoritmo que permita la aplicación del perfil de usuario y del contexto a un sistema de recuperación de información. 5. Diseño y desarrollo de un algoritmo de extracción del contexto, basado en feedkack implícito. 6. Desarrollo de un sistema de recuperación de información personalizado sensible al contexto. 7. Realización de pruebas sobre un corpus multimedia y evaluación de resultados obtenidos. 8. Comparativa de resultados y valoración de nuestra propuesta. 9. Revisión y mejora de los puntos más débiles encontrados en nuestra propuesta.

5 5 Referencias. [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] Baeza-Yates, R.A. and Ribeiro-Neto, R.A. Modern Information Retrieval, ACM Press, Addison-Wesley, Bharat, K. SearchPad: Explicit capture of search context to support web search. In Proc. of the 9th International World Wide Web Conf. Amsterdam: ACM Press Berners Lee, T. et al. The Semantic Web. En Scientific America, Brown, P. J., Bovey J.a and Chen, X. Context-AwareApplications: From the Laboratory to the Marketplace. IEEE Personal Communications 4(5), pp Campbell, I., and Van Rijsbergen, C. J. The ostensivemodel of developing information needs. In Proceedings of the 3rd International Conference on Conceptions of Library and Information Science, pp Chen, P.M. and Kuo, F.C. An information retrieval system based on a user profile. Journal of Systems and Software. Vol. 54, pp Edmonds, B The Pragmatic Roots of Context. InProc. of the 2nd International and Interdisciplinary Conferenceon Modeling and Using Context, LNAI Vol. 1688, pp Berlin Heidelberg New York: Springer Verlag Gauch, S., Chaffee, J., and Pretschner, A. Ontologybased personalized search and browsing. Web Intelligence and Agent Systems 1(3-4), pp Gruber, T., What-is-an-ontology? Jones, G. J. F., and Brown, P. J. The Role of Context in Information Retrieval. In Proc. of the SIGIR Information.Retrieval in Context Workshop. Sheffield, UK: ACM Press Kelly D., Teevan, J Implicit feedback for inferring user preference. SIGIR Forum 32(2). pp Micarelli, A. and Sciarrone, F.. Anatomy and Empirical Evaluation of an Adaptive Web- Based Information Filtering System. User Modelling and User-Adapted Interaction. Vol. 14, N. 2-3, pp February Mylonas, P and Avrithis, Y. Context modeling for multimedia analysis and use, Proc. of 5th International and Interdisciplinary Conference on Modeling and Using Context (CONTEXT 05), Rocchio, J Relevance feedback information retrieval.in Salton, G. (Eds.), The SMART Retrieval System:Experiments in Automatic Document Processing, pp Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. Wallace, M. and Stamou, G.. Towards a Context Aware Mining of User Interests for Consumption of Multimedia Documents. Proc. of the IEEE International Conference on Multimedia (ICME). Lausanne, Switzerland, August 26-29, 2002.

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