Subsistema de recomendación de información con anotación semántica para el buscador cubano Orión

Abstract

Los sistemas de recomendación de información son herramientas que permiten filtrar la información y determinar aquella que concuerde con las preferencias de los usuarios. En la literatura consultada, se comprobó la existencia de sistemas de recomendación basados en tecnologías de la Web Semántica, como son las ontologías y el procesamiento del lenguaje natural. Durante la investigación no se encontró ningún sistema de recomendación de información semántico que se integre a los sistemas de recuperación de información. Atendiendo a esto, se desarrolló un subsistema que integra, al buscador cubano Orión, las ontologías y el procesamiento del lenguaje natural. Para la implementación de la propuesta de solución, guiada por la metodología AUP en su variación para la Universidad de las Ciencias Informáticas, se seleccionaron las herramientas: Solr como mecanismo de indexación, Apache Jena y Protégé para el manejo de las ontologías, Stanford CoreNLP para el procesamiento del lenguaje natural, Symfony como marco de trabajo PHP, Java como lenguaje de programación para el desarrollo del componente y Visual Paradigm for UML como herramienta para el modelado. Como conclusión del proceso se obtuvo un sistema mejora la experiencia del usuario en el buscador Orión mediante el empleo tecnologías semánticas. Además, el componente desarrollado es reutilizable, flexible ante los cambios y de fácil mantenimiento.