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dc.date.accessioned 2012-11-01T11:42:14Z
dc.date.available 2012-11-01T11:42:14Z
dc.date.issued 2001-10
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10915/23388
dc.description.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. es
dc.format.extent 12 p. es
dc.language es es
dc.title QUERANDO!: un agente de filtrado de documentos web es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Gomez, Sergio A. es
sedici.creator.person Lanzarini, Laura Cristina es
sedici.description.note Eje: Sistemas inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.subject.eurovoc documento es
sedici.subject.keyword Agentes inteligentes es
sedici.subject.keyword algoritmos de clustering es
sedici.subject.keyword redes neuronales es
sedici.subject.keyword Teoría de la resonancia adaptativa difusa es
sedici.subject.keyword Filtrado de documentos es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2001-10
sedici.relation.event VII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.subject.acmcss98 Intelligent agents es
sedici.subject.acmcss98 Algorithms es
sedici.subject.acmcss98 Clustering es
sedici.subject.acmcss98 Neural nets es


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