Aproximación a un modelo de recuperación de información personalizada basado en el análisis semántico del contenido

En este trabajo se presenta una primera aproximacion de un modelo de recuperacion de informacion personalizada basado en el procesamiento semantico del contenido. El modelo propuesto reduce la sobrecarga de informacion innecesaria para los usuarios y mejora los resultados recuperados mediante la combinacion de un procesamiento semantico de contenido aplicado a las consultas y documentos indexados, y la informacion de los perfiles de usuarios. La aplicabilidad de la propuesta fue evaluada en el contexto de un motor de busqueda real, a traves de consultas disenadas por expertos en diferentes dominios y la medicion de su rendimiento. Los resultados obtenidos fueron comparados con los del motor de busqueda puesto a prueba, lograndose mejoras en cuanto a la precision y exhaustividad.