Plataforma inteligente de integración de información y recomendación en los dominios biomédico y turístico

Resumen

La integración de información se ha vuelto un problema crítico, tanto desde el punto de vista empresarial, como particular. Actualmente, los sistemas de acceso a información se alimentan de fuentes externas que no dejan de crecer en número y diversidad, como ontologías, sistemas de almacenaje heterogéneos, o incluso redes colaborativas de conocimiento. Esto ha desembocado en que la cantidad de información, ya sea estructurada o desestructurada, sea mayor y más heterogénea. Este conglomerado de datos no debe simplemente mostrarse, sino que ha de ser filtrado e interrelacionado para convertirlo en información útil. Por consiguiente, realizar búsquedas más efectivas y desarrollar sistemas de recuperación de información se vuelve imprescindible. Es por ello que los sistemas de integración de información, donde se aúnan varias técnicas, anotación semántica, análisis de información, recomendación y personalización, combinadas, son la respuesta a estos problemas. Esta tipología de desarrollo facilita el acceso a información precisa, que permite ampliarse por medio de exploración más profunda, en lugar de una gran cantidad de información no relacionada. Estas cuestiones nos han motivado a realizar un estudio detallado sobre diversas técnicas de integración de información, tanto semánticas como no semánticas, identificar sus características básicas, discutir sus principales problemas y presentar las diferentes aproximaciones que pueden ser escogidas para solucionarlos. También hemos considerado lo ventajoso de incluir recomendación automática en los sistemas integradores, poniendo el enfoque en el uso de agentes inteligentes que realicen dicha función. Este estudio ha dado como resultado la propuesta de una plataforma inteligente de integración de información y recomendación, diseñada de manera modular, donde se integran técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural, Reconocimiento de conceptos, Web Semántica y Recomendación automática con agentes inteligentes, constituyendo un Mashup con características avanzadas. La plataforma conecta con fuentes de información heterogéneas, estructuradas y semi-estructuradas, modela la información y la presenta de manera sencilla y eficiente. Se han desarrollado dos prototipos, aplicando la arquitectura de la plataforma a dos dominios seleccionados, Biomedicina y Turismo. En ambos, se procesan textos referentes al dominio, se identifican conceptos de manera automática, se obtiene información de fuentes heterogéneas y se recomienda nueva información relacionada, enriqueciendo la funcionalidad de estos sistemas integradores de información. Los prototipos han sido evaluados siguiendo una metodología basada en actividades relacionadas con usuarios, con el objetivo de ofrecer un sistema completamente operativo y útil. Los resultados obtenidos así lo corroboran al haberse evaluado contra sistemas del dominio turístico completamente implantados y aceptados. Esta tesis se ha llevado a cabo en el marco del consorcio de investigación MAVIRCM (S-0505/TIC-0267) y MedicalMiner (TIN2009-14057-C03-01).