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En esta tesis se desarrolla un nuevo sistema de recuperación y filtrado de información, denominado NectaRSS, que recomienda información a un usuario basándose en los intereses de éste. El método realiza automáticamente la tarea de adquisición de las preferencias del usuario, evitando la realimentación explícita. Se realiza una revisión de todos los conceptos relacionados con el sistema, mostrando diferentes enfoques desde los que la comunidad científica ha abordado el problema, con especial incidencia en el contexto de la Web, donde se aplicará inicialmente. Por último, se comprueba la…mehr

Produktbeschreibung
En esta tesis se desarrolla un nuevo sistema de recuperación y filtrado de información, denominado NectaRSS, que recomienda información a un usuario basándose en los intereses de éste. El método realiza automáticamente la tarea de adquisición de las preferencias del usuario, evitando la realimentación explícita. Se realiza una revisión de todos los conceptos relacionados con el sistema, mostrando diferentes enfoques desde los que la comunidad científica ha abordado el problema, con especial incidencia en el contexto de la Web, donde se aplicará inicialmente. Por último, se comprueba la efectividad del método propuesto aplicándolo a la implementación de un agregador inteligente, utilizado por diversos usuarios heterogéneos, demostrándose su capacidad para ofrecer la información personalizada según los intereses de cada individuo.
Autorenporträt
Se doctoró en la Universidad de Granada dentro del programa de Inteligencia Artificial Avanzada con la calificación de "Sobresaliente Cum Laude". Ingeniero en Informática. Título Universitario de Experto en Dirección y Administración de Empresas. Docente durante más de 12 años y asesor del Centro del Profesorado de Almería.