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Personalización de perfiles de usuario en entornos móviles

Palacios Provencio, Alejandro (2010) Personalización de perfiles de usuario en entornos móviles. [Trabajo Fin de Máster]

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Abstract

A medida que pasa el tiempo, la información electrónica que se tiende a acumular en Internet ha llegado a un punto crítico. Este punto, en el que el individuo ya no es capaz
de alcanzar a conocer, de toda esa información, cuál es relevante para él y cuál no. Este problema se agudiza en los dispositivos móviles, donde la información que se puede
mostrar es mucho más reducida.
En este proyecto de Máster en Investigación se ha investigado sobre la personalización de contenidos periodísticos en dispositivos móviles. En primer lugar es necesario disponer de un modelo de usuario que permita reflejar los intereses de cada individuo. Este modelo servirá para seleccionar las noticias que son más interesantes para cada usuario. En particular, en esta investigación se propone una representación, tanto de las noticias como de los perfiles de usuario, formada por
términos. Por otro lado, se plantea una propuesta de adaptación a lo largo del tiempo a través de la interacción del usuario con el sistema. Esta adaptación se realiza de manera implícita interpretando las acciones del individuo en su navegación por las noticias que recibe. Todas las acciones tienen un efecto inmediato en la adaptación respecto al contenido y a la presentación, por lo que el perfil del usuario se encuentra en una adaptación continua.
Con todo lo anterior se ha realizado una breve evaluación con usuarios idealmente construidos y otra más extensa con diez usuarios reales, divididos mediante grupos según
el interés que reflejen. En cada tipo de evaluación se han tomado varios enfoques basados en las diferentes partes de una noticia (titular, resumen y contenido) y en el peso
de las mismas.
Las conclusiones a las que se llega mediante los resultados de la evaluación reflejan que el mejor enfoque a la hora de personalizar contenidos es mediante el enfoque de tomar el titular y el resumen de una noticia, dando más peso al primero que al segundo.[ABSTRACT]During last decades, the electronic information, that it has been stored in Internet,
has reached a critical point where the users are not able to know what information is valuable for them and which one is not. This problem has been addressed for decades
through the adaptability and customization processes.
We have focused the scope of this research Master Thesis on the personalization of the contents over the journalism field, and furthermore, we carry out it over mobile devices
what we consider that it is an engaging feature.
On one hand, it is proposed a representation, as generic as possible to cover any kind of information, of each piece of information, which means of each new and user
profile.
On the other hand, it is addressed also the personalization over time by browsing and interacting with the system, which interprets the actions of the users to learn their
profile in an implicit way.
Using these approaches, it has realized a brief assessment with some ideally constructed users and another largest one, with ten real users divided by the interest
groups according to their reflected interest over the complete set of journalistic information.
In each type of evaluation, it has been followed various approaches based on the different parts of the new in question and on the weight of each part.
Finally, the conclusions reached by studying the evaluation results, clarify that the best approach when customizing content, is the approach based on the selection of the
header and the summary of a new and give more weight to the first one than the second one.
As future work we propose the use of other terms when representing the units of information and the user profile, such as named entities and the use of concepts. In
addition, to make a customization over the position of the user, it is attempted the insertion of a geo-location component.


Item Type:Trabajo Fin de Máster
Additional Information:

Máster en Sistemas Inteligentes, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, curso 2009-2010

Directors:
DirectorsDirector email
Díaz Esteban, Alberto
Uncontrolled Keywords:Adaptación, Personalización, Noticias, Perfil de usuario, Contenido textual, Recuperación, Información, Araña web, Sistemas de recomendación, Modelo espacio vectorial, Rocchio. Adaptation, Personalization, News, User profiles, Content text, Information retrieval, Crawler, Recommender systems, Vector space model
Subjects:Sciences > Computer science > Expert systems (Computer science)
ID Code:11326
Deposited On:01 Nov 2010 18:24
Last Modified:06 Feb 2014 09:01

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