Resumen

Los repositorios digitales contienen una gran cantidad de contenido, el cual está disponible para grupos heterogéneos de personas. Como tal, en muchos casos las personas encuentran dificultades para encontrar contenido específico relacionado con sus preferencias. Ante esta necesidad imperante y con miras a avanzar en la interacción humano-computadora, este artículo presenta un sistema de recomendación incorporado en un repositorio digital. El sistema de recomendación está diseñado utilizando análisis de decisiones de múltiples criterios (MCDA) y más específicamente el modelo de suma ponderada (WSM) para refinar el contenido entregado a los usuarios. También considera varias características de los usuarios (sus preferencias reflejadas por el contenido que visitaron o buscaron y por la frecuencia de búsquedas/visitas) y características del contenido (tipos de contenido y tráfico). El sistema de recomendación ofrece sugerencias de contenido a los usuarios basadas en sus preferencias e intereses. El sistema de recomendación presentado fue evaluado por usuarios reales, y los resultados muestran un alto grado de precisión en el contenido recomendado y satisfacción por parte de los

• Materias:Repositorios digitales Extremidad robótica Algoritmos de aprendizaje
• Subjects:Digital repositories Robotic limb Learning algorithms
• Palabras claves:Repositorios digitales; Contenido; Sistema de recomendación; Análisis de decisiones multicriterio; Modelo de suma ponderada; Preferencias del usuario
• Keywords:Digital repositories; Content; Recommender system; Multiple-criteria decision analysis; Weighted sum model; User preferences