Sistema de Busqueda Personalizada y Recomendacion de Documentacion Cient´ifica

La sobrecarga de informacion ha sido un problema ampliamente tratado entre la comunidad cientifica de las areas de recuperacion y filtrado de informacion. Un investigador que se encuentre buscando a traves de la Web se enfrenta a dicho problema cuando se encuentra reuniendo informacion y articulos para la generacion de un estado del arte en sus temas especificos de investigacion. Las fuentes de informacion electronica especializada a consultar son diversas y los documentos obtenidos a partir de ellas son tan numerosos que deben ser examinados uno a uno por los investigadores con el fin de filtrar aquellos que representan la informacion mas relevante y actualizada. Como solucion al problema, han surgido los llamados sistemas de recomendacion y filtrado de informacion, los cuales, aunque aplicados con mayor frecuencia en sitios comerciales de ventas en linea, se han planteado como una posibilidad de apoyo a los usuarios en sus busquedas de informacion, ayudando en la localizacion y filtrado automatico de documentos interesantes. Sin embargo, sistemas como estos son poco comunes, mas alla de aplicaciones experimentales o de comercio electronico, y son poco conocidos por la comunidad de usuarios en general. En el presente articulo se presenta el desarrollo de un sistema de busqueda y recomendacion automatica de documentos, dirigido hacia los usuarios investigadores de una comunidad academica con intereses de informacion documental especializada. El sistema cuenta con varios modulos. Un modulo de generacion de consultas, encargado de extraer y transformar en consultas los terminos mas importantes contenidos en los perfiles de cada usuario; un modulo de busqueda y descarga de documentos, encargado de enviar las consultas a un conjunto de buscadores de documentos cientificos en la Web y luego descargarlos; un modulo de agrupamiento, encargado de procesar y almacenar los documentos obtenidos a partir de las busquedas; y un modulo de filtrado, recomendacion y retroalimentacion, encargado de filtrar los subconjuntos de documentos relevantes para ser recomendados a los usuarios y de ajustar los perfiles de dichos usuarios a partir de los valores de calificacion que ellos suministran, ya sea implicita o explicitamente, a los documentos que les son recomendados. Las recomendaciones producidas por el sistema desarrollado fueron evaluadas segun el cambio en la calidad de las mismas a lo largo del tiempo para un conjunto de usuarios. Dicha calidad se midio usando el area bajo la curva ROC, la cual debia aumentar a lo largo del tiempo en que es usado el sistema, indicando un aprendizaje y mejora en los resultados de recomendacion presentados a los usuarios. Aunque durante la evaluacion se obtuvo un buen desempeno y el area bajo la curva ROC demostro un aumento en la calidad de los resultados de recomendacion a lo largo del tiempo, dicho aumento fue mucho mayor al comienzo de los experimentos que al final de los mismos. Por lo tanto, para establecer las causas de tales variaciones, se plantearon nuevas hipotesis estableciendo la importancia que tiene la frecuencia de generacion de recomendaciones en el desempeno del sistema y la necesidad de realizar experimentacion mucho mas extensa y detallada.