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Diseño de un modelo conceptual multi-dominio para recomendaciones mediante el filtrado de información semántica en los medios sociales

机译:通过过滤社交媒体上的语义信息来设计用于推荐的多域概念模型

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摘要

Actualmente los usuarios demandan, cada vez, y de manera más intensa, la búsqueda de distintos contenidos almacenados en la Web. Por un lado, existe una gran cantidad de información en la Web y en los medios sociales, esto es debido a la disponibilidad de información sobre los distintos productos, contenidos y servicios que pueden hacer que un usuario se sienta desbordado al intentar discriminar sobre qué producto, qué contenido o qué servicio cubre sus necesidades. Por otro lado, los Sistemas de Recomendación en las distintas áreas de aplicación son cada vez más frecuentes, ya que son útiles para valorar y filtrar esa gran cantidad de información que se encuentra disponible en la Web desde distintos paradigmas. La necesidad de hacer que los procesos de recomendación sean cada vez más claros, que satisfagan y cumplan con las expectativas de los usuarios ha supuesto una gran importancia al estudio relacionado con los distintos modelos formales semánticos existentes en los Sistemas de Recomendación aplicados en los medios sociales, además debido a que los usuarios utilizan la Web para publicar, editar y compartir sus contenidos. Por lo tanto, el uso de los distintos modelos formales semánticos para recomendaciones en los medios sociales facilitan la información y, a su vez, aportan un valor añadido al generar una representación del conocimiento sobre distintos dominios: además la información sirve de base para generar recomendaciones a partir de Sistemas de Recomendación a los distintos usuarios en la Web.La Web semántica posibilita la convergencia entre el uso y la interacción de las personas y los medio sociales, permitiendo crear una gran variedad de contenidos accesibles a las tecnologías semánticas de la Web, a las técnicas de aprendizaje y el filtrado de información. Además, si añadimos que existen las plataformas de comunicación social en la Web, que surgen ante la necesidad de ofrecer una mayor diversidad de información para proporcionar los diversos contenidos personalizados hacia los diferentes tipos de usuarios.Existen distintos modelos semánticos para Sistemas Basados en Conocimiento que pueden aplicarse en diferentes ámbitos multidisciplinarios, tales como, lenguaje natural, realidad virtual, redes neuronales, juegos masivos, sistemas expertos, robótica, sistemas de planeación, reconocimiento de imágenes, traductores, solución de problemas, sistemas evolutivos y el aprendizaje automático entre otros. Sin embargo, los modelos basados en conocimiento semántico en Sistemas de Recomendación para entornos de medios sociales aún no han sido completamente explotados, constituyendo un área de investigación abierta para la búsqueda de constantes soluciones en la información desde distintos dominios.Por lo tanto, esta investigación plantea el diseño de un nuevo modelo conceptual multi-dominio semántico para la representación del conocimiento sobre los distintos productos, marcas sus características y servicios ofertados en las redes sociales, a su vez, el modelo conceptual multi-dominio puede modelar y gestionar el conocimiento de diferentes perfiles de usuarios, productos y medios sociales caracterizados para distintos dominios, dentro de un contexto de servicios y productos que, sin cambiar sus conceptos principales, el modelo pueda ser aplicado a distintos dominios para la representación del conocimiento. Además de las hipótesis que marcaron las directrices de trabajo y los objetivos planteados, la presente tesis aporta el diseño del propuesto modelo. La metodología seguida para la elaboración de esta tesis, ha consistido en lo siguiente:1. – Estudio del estado de la cuestión de la investigación. Dicho análisis permitirá conocer la originalidad y los recursos existentes en el área que se pretende abordar.2. – Definición de un nuevo modelo conceptual multi-dominio basado en el conocimiento semántico. En paralelo al estudio del estado de la cuestión que permite conocer el estudio del problema y, que a su vez, facilita la definición del modelo. El modelo se desarrollará bajo una herramienta de modelado que facilita la gestión de los conceptos representados en el modelo y, un experto que facilita la interpretación de los datos.3. – Extracción de datos semánticos basados en contenido estructurado, la información será extraída desde las fuentes de información almacenadas en la Web.4. – Solución preliminar, dicha etapa nos permite conocer los primeros resultados y un primer comportamiento del modelado a partir de la extracción de datos.5. – Diseño de un marco computacional. Dicha etapa será el desarrollo de un marco de trabajo basado en el modelo propuesto que integrará un Sistema Basado en Conocimiento, un Sistema de Recomendación, los datos semánticos basados en contenido estructurado semántico y la información que será extraída desde la Web.6. – Validación y experimentación, en esta fase se ha comprobado las hipótesis planteadas en la investigación, además que el modelo desarrollado puede representar el conocimiento relativo al problema, aplicándolo a la representación del conocimiento para distintos dominios a partir de marco computacional desarrollado y, que a su vez es basado en conocimiento semántico y contenido estructurado.7. – Verificación y análisis de los resultados. Tras la etapa de validación se estudian los resultados obtenidos que permiten comprobar la validez del modelo propuesto en esta investigación. El objetivo de esta valoración es generar conocimiento para diferentes dominios a partir del modelo conceptual, la información almacenada en el sistema sirve para la generación de recomendaciones a partir de un Sistema de Recomendación. Por último, se presentan las conclusiones extraídas de la etapa verificación y análisis de los resultados que permiten comprobar la validez del modelo y las herramientas propuestas para ésta investigación.8. – Documentación. A lo largo de todo el proceso de elaboración de la tesis se ha generado la documentación que constituye la presente tesis doctoral.Las conclusiones del modelo conceptual multi-dominio abre nuevas posibilidades en el área de la Web semántica, Sistemas Basados en Conocimiento y los modelos formales semánticos pertenecientes al área de la Inteligencia Artificial, específicamente en la concepción y desarrollo de un nuevo modelo conceptual multi-dominio. Además, a partir del modelado de técnicas multi-dominio facilita la búsqueda de soliviones en la información, la toma de decisiones y el empleo de conocimiento especializado en diferentes dominios de aplicación de contenido estructurado y semántico, a su vez, generando información relevante sobre los gustos, necesidades y preferencias de los usuarios permitiendo generar recomendaciones a partir de un Sistema deRecomendación.
机译:当前,用户每次都并且更加强烈地要求搜索存储在Web上的不同内容。一方面,Web和社交媒体上有大量信息,这是由于有关不同产品,内容和服务的信息的可用性,这些信息会使用户在尝试区分哪种产品时感到不知所措,什么内容或什么服务可以满足您的需求。另一方面,在不同应用领域中的推荐系统越来越频繁,因为它们对于评估和过滤从不同范式在Web上可用的大量信息很有用。对于使推荐过程越来越清晰,满足并满足用户期望的需求,对于与社交媒体中应用的推荐系统中存在的不同形式语义模型有关的研究非常重要。 ,也是因为用户使用Web来发布,编辑和共享其内容。因此,在社交媒体中对推荐使用不同的形式语义模型有助于信息,并反过来通过在不同领域生成知识表示来提供附加值:此外,信息还用作生成推荐的基础。从Recommendation Systems到Web上的不同用户。语义Web可以实现人们与社交媒体之间的使用和交互,从而可以创建可供Web语义技术访问的各种内容,学习技术和信息过滤。另外,如果我们补充说,由于需要提供更大的信息多样性以向不同类型的用户提供各种个性化内容,Web上存在社交通信平台,那么基于知识的系统的语义模型就会有所不同,它们可以应用于不同的多学科领域,例如自然语言,虚拟现实,神经网络,大型游戏,专家系统,机器人技术,计划系统,图像识别,翻译器,问题解决方案,进化系统和机器学习等。但是,针对社交媒体环境的推荐系统中基于语义知识的模型尚未得到充分利用,构成了一个开放的研究领域,可以从不同的领域中寻找恒定的信息解决方案。提出了一种新的语义多域概念模型的设计,用于表示有关社交网络上提供的不同产品,品牌,其特征和服务的知识,进而,多域概念模型可以建模和管理以下方面的知识:在不改变其主要概念的情况下,在不改变其主要概念的情况下,将服务,产品和社交媒体的特征描述为不同领域的模型,该模型可以应用于不同领域以表示知识。除了标记了工作准则和设定目标的假设外,本论文还提供了所提出模型的设计。阐述本论文所遵循的方法包括以下内容:1。 -研究问题状态的研究。该分析将揭示待解决领域的创意和现有资源2。 -基于语义知识的新的多域概念模型的定义。与问题状态的研究并行,从而可以知道问题的研究,从而有助于模型的定义。该模型将在便于管理模型中表示的概念的建模工具和有助于数据解释的专家的帮助下开发。 -根据结构化内容提取语义数据,将从网络上存储的信息源中提取信息4。 -初步解决方案,此阶段使我们可以了解基于数据提取的第一个结果和第一个建模行为.5。 -计算框架的设计。这个阶段将是基于提出的模型的框架的开发,该模型将集成基于知识的系统,推荐系统,基于语义结构化内容的语义数据以及将从Web提取的信息。6。 -验证和实验,在这一阶段,已经验证了研究中提出的假设此外,开发的模型可以表示与问题相关的知识,并将其应用于来自开发的计算框架的不同领域的知识表示,该计算框架又基于语义知识和结构化内容。 -验证和分析结果。在验证阶段之后,将对获得的结果进行研究,以验证本研究中提出的模型的有效性。评估的目的是从概念模型中生成不同领域的知识,系统中存储的信息用于从推荐系统中生成推荐。最后,提出了对结果进行验证和分析得出的结论,这使我们能够检查模型的有效性以及为该研究提出的工具。 -文档。在整个论文编写过程中,已经形成了构成本博士论文的文档。多领域概念模型的结论为语义Web,基于知识的系统和模型领域开辟了新的可能性。形式语义属于人工智能领域,特别是在新的多域概念模型的概念和开发中。此外,通过对多域技术的建模,它有助于信息解决方案的搜索,决策以及结构化和语义内容应用的不同领域中专业知识的使用,进而在网络上生成相关信息。用户的口味,需求和喜好,从而可以基于推荐系统生成推荐。

著录项

  • 作者

    Villanueva Vásquez Daniel;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 spa
  • 中图分类

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