Sistema recomendador y adaptativo para bibliotecas virtuales

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SISTEMA RECOMENDADOR Y ADAPTATIVO PARA BIBLIOTECAS VIRTUALES Autores: Lic. Rodney Rodríguez López rodney.rodriguez@iris.uh.cu Dr. Julio Vidal Larramendi julio.vidal}@iris.uh.cu Unidad Docente Informática, Universidad de la Habana, Cuba. RESUMEN El mundo de hoy está cambiando con la introducción de nuevas tecnologías de la información y las universidades no se han quedado al margen. Muchasveces son las bibliotecas virtuales universitarias las promotoras de estos cambios al brindar acceso a grandes cantidades de datos a la comunidad universitaria. Su carácter académico y de investigación facilita la creación de importantes volúmenes de información que necesitan compartirse en forma organizada. Las bibliotecas virtuales actuales son las encargadas de prestar nuevos servicios queamplíen los ya tradicionales, esto debido a que las demandas han variado como consecuencia de los actuales sistemas de docencia y de aprendizaje. Dentro de estas bibliotecas se suma la Biblioteca Virtual de la Universidad de la Habana, la cual cuenta con más de 2 años de servicio y con más de 3000 documentos digitales. Para aumentar la calidad de la recuperación de los documentos y para apoyar alusuario en el proceso de búsqueda se le incluirá un sistema recomendador y adaptativo, el cual se incluirá a la biblioteca digital de la Universidad de La Habana, pero podrá ser usado por otras bibliotecas digitales consultándose a través de servicios web. PONENCIA Sistemas recomendadores Los sistemas recomendadores florecen en Internet en el mundo del comercio electrónico, no así en el mundoeducacional. Es difícil en la actualidad encontrar un sitio web de ventas que no provea un sistema recomendador; un sistema como este ofrece sugerencias acerca de otros productos de interés y por esta razón impulsa las ventas. Probablemente el ejemplo más conocido por los bibliotecarios de un sistema recomendador es el sitio de ventas de libros online Amazon.com. La mayoría de las páginas de los libroscontienen un vinculo que dice: “Clientes que compraron esto también compraron…” Estas remisiones son generadas por análisis y evaluación de los patrones de los clientes de Amazon, como puede verse en la Fig. 1. Antes del advenimiento de internet, la mayoría de las recomendaciones llegaban a nosotros de personas que conocían el tema o de críticas acerca de la publicación. Por otra parte, hoy en laactualidad, los sistemas recomendadores “electrónicos” generan automáticamente recomendaciones sin la intervención humana. Básicamente estos sistemas generan la función de recomendación por la utilización de los datos electrónicos generados automáticamente por el usuario, a partir de los cuales las recomendaciones son calculadas posteriormente. En este proceso las siguientes recomendaciones, laselección de productos en los carros de compra de los clientes se

III Taller "La virtualización en la educación superior". En: Universidad 2010, evento provincial, sede Universidad de La Habana

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observa. La capacidad para identificar cual mercancía el cliente ha comprado en la misma sesión de compra es observada detenidamente y es crucial para la calidad del sistema recomendador. Mercancíacomprada junta involuntariamente, no puede dar lugar a recomendaciones reciprocas. Los sistemas recomendadores usan métodos estadísticos para diferenciar entre mercancía involuntaria y mercancía seleccionada voluntariamente. La calidad de un sistema recomendador está determinada por los métodos estadísticos que use. Estos métodos varían de acorde al campo en que son aplicados y su eficienciadepende de la habilidad del sistema para separar lo relevante de lo irrelevante en el gran número de clics de los usuarios.

Fig. 1 Sistema recomendador de Amazon.com. Fundamentación Bibliotecaria Los servicios de una biblioteca pueden someterse de forma ideal a la adopción de un sistema de recomendación, sobre todo los servicios que apoyan al usuario en la búsqueda de la literatura en catálogos....
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