Sistemas de recomendaciones lingüísticos difusos para la difusión de información en bibliotecas digitales

  1. Tejeda Lorente, Álvaro
Dirigida por:
  1. Enrique Herrera Viedma Director/a
  2. Chris Cornelis Codirector/a
  3. Carlos Gustavo Porcel Gallego Codirector

Universidad de defensa: Universidad de Granada

Fecha de defensa: 28 de julio de 2014

Tribunal:
  1. Eduardo Peis Redondo Presidente/a
  2. Antonio Grabriel López Herrera Secretario
  3. Jesús Serrano Guerrero Vocal
  4. Francisco Chiclana Parrilla Vocal
  5. José Ángel Olivas Varela Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

Summary: This thesis is devoted to the study of different information access techniques to solve the information overload problem in digital libraries: (1) recommender systems and (2) fuzzy linguistic modeling of information. The pursued objectives were: 1. An overview of the state-of-the-art of recommender systems to discover strengths and weaknesses of each approach, highlighting the role of these systems on real world scenarios such as e-commerce, health, advertising, entertainment or digital libraries as useful tools to disseminate information. 2. An overview of the state-of-the-art of fuzzy linguistic modeling to linguistic information management and its application in the design of a recommender system. 3. To study the main purpose and operation of digital libraries. 4. To propose two recommender systems to information access for digital libraries based on quality and multi-granular fuzzy linguistic modeling. The systems proposed have been designed and implemented as systems to disseminate information in an academic environment, based on hybrid techniques for the recommendation process and on quality, based on bibliometrics, for the re-ranking one and using a multi-granular fuzzy linguistic modeling to represent the information. The results obtained in this thesis show that the use of quality as key role in the re-ranking process, combined with a hybrid recommender approach offers a better personalization. Therefore, it is proved a better accuracy for recommendations in an academic environment, in our case, a digital library. Resumen: El contenido de esta tesis versa sobre el estudio de técnicas de acceso a la información para solucionar el problema de sobrecarga de información en bibliotecas digitales. Para ello, se ha llevado a cabo un estudio en dos campos diferentes: (1) sistemas de recomendaciones y (2) el modelado lingüístico de la información. Los objetivos llevados a cabo fueron: 1. Estudio del estado del arte en sistemas de recomendaciones, estableciendo las fortalezas y debilidades de las técnicas actuales y destacando la funcionalidad de la inclusión de estos sistemas en el mundo real, esto es, en el comercio electrónico, sanidad, bibliotecas digitales, publicidad o entretenimiento, como herramientas útiles para difundir información. 2. Estudio del estado del arte en el modelado lingüístico difuso, para la gestión de la información lingüística y su aplicación en el diseño de un sistema de recomendaciones. 3. Se ha estudiado los aspectos fundamentales relacionados con el funcionamiento de las bibliotecas digitales. 4. Se han propuesto dos sistemas de recomendaciones para el acceso a la información de las bibliotecas digitales basados en calidad y en un modelado lingüístico multi-granular. Con estos objetivos en mente se han diseñado e implementado dos sistemas de difusión de información en un entorno académico, basado en técnicas híbridas para el proceso de recomendación y en la calidad, basada en técnicas bibliométricas, para el proceso de reordenación, así como el uso de un modelado lingüístico difuso multi-granular para representar la información. Los resultados obtenidos en esta tesis muestran que el uso de calidad como aspecto fundamental en la fase de reordenación de los resultados, combinado con un enfoque híbrido de recomendaciones ofrece una mayor personalización, y por tanto una mayor efectividad en un sistema de recomendaciones para un ambiente académico, como es el de una biblioteca digital.