Modelización de interfaces adaptativas a partir de aprendizaje de perfiles de usuario web mediante gramáticas probabilísticas

Resumen

En un sistema informático en la que interviene la máquina y el usuario, se espera que estos respondan totalmente a lo esperado, o por lo menos lo suficiente para que la explotación del sistema pueda considerarse razonablemente aceptable. Lamentablemente, esto no siempre ocurre. El problema de un diseño de interfaz de usuario inadecuado para aplicaciones informáticas se evidencia en que los usuarios no responden a lo que objetivamente se esperaba de ellos, lo que ocasiona rechazos injustificados, deficiente utilización de los sistemas y, en algunos casos, errores y accidentes. El objetivo de la presente investigación consiste en capturar las actividades de los usuarios durante su conexión y extraer patrones de comportamiento que permitan definir su perfil con el objetivo de diseñar interfaces adaptativas. Se utiliza las gramáticas probabilísticas libres de contexto que permiten modelizar las sesiones de navegación de los usuarios. Asimismo, se representa las sesiones web mediante grafos y gramáticas libres de contexto probabilísticas, de tal forma que las sesiones que tengan mayor probabilidad serán consideradas las más visitadas o las más preferidas y, por tanto, las más relevantes en relación a un tópico determinado. Se pretende desarrollar una herramienta para procesamiento de sesiones web obtenidas a partir de log de servidor representado mediante gramáticas probabilísticas libres de contexto.