QUERANDO!: un agente de filtrado de documentos web

Abstract

La gran cantidad de informaci on en laWWW requiere de m etodos superiores de asistencia al usuario con respecto a la funcionalidad provista por los motores de b usqueda actuales. Enfoques recientes en el area de agentes inteligentes ayudan a los usuarios a solucionar este problema mediante la adquisici on de per les de ltrado de documentos. El presente art culo describe un agente de ltrado de p aginas web llamado Querando! capaz de aprender per les representativos de las preferencias del usuario, a trav es de una red neuronal basada en la Teor a de la Resonancia Adaptativa Difusa. El modelo utilizado en este agente se caracteriza por permitir el perfeccionamiento del per l a trav es del tiempo sin requerir reentrenamiento con documentos previos. Finalmente, se discute la implementaci on de Querando! y se enumeran los resultados obtenidos que avalan dicho enfoque compar andolo con otras soluciones existentes.