Uno de los principales retos que hoy día tienen que afrontar los sistemas de información es la gestión eficaz del gran volumen de documentos que almacenan para poder facilitar a los consumidores de información el acceso a recursos que satisfagan sus necesidades de una manera sencilla y ágil. Esta necesidad se vuelve más acuciante en una sociedad como la actual donde el nivel de exigencia de los usuarios es cada vez mayor.
Tradicionalmente, en el ámbito de las bibliotecas el problema de la sobrecarga de información se ha abordado adoptando diferentes medidas, como por ejemplo la creación de servicios de difusión selectiva de información (DSI), en los que, de acuerdo al perfil de los usuarios suscritos al servicio, se generan periódicamente (o a petición del propio usuario) una serie de alertas en las que se les notifica de la existencia de recursos que se adecuan a sus intereses (Aksoy et al., 1998), (Foltz; Dumais, 1992).
La Web, aunque presenta características propias que la diferencian claramente de las bibliotecas, padece, en esencia, el mismo problema y los esfuerzos para atenuarlo se centran en la aplicación de soluciones similares, como es el caso de los sistemas de filtrado de información (también conocidos como sistemas de recomendación). De hecho, los sistemas de recomendación podrían considerarse sistemas de DSI aplicados a la Web pero, lógicamente, con unas capacidades de filtrado infinitamente más potentes y sofisticadas. Estos sistemas aplican técnicas de filtrado de información que facilitan el acceso de los usuarios a la información que necesitan. En dominios textuales, los sistemas de filtrado evalúan y criban los recursos disponibles en la Web (normalmente en formato HTML o XML) básicamente para asistir a los usuarios en tareas de recuperación de información (Resnick; Varian, 1997) (principalmente mediante el uso de agentes de filtrado), aunque también se utilizan para predecir la valoración de los usuarios sobre ítems que aún no han evaluado (Szomszor, 2007).
El origen de este tipo de sistemas se remonta a principios de la década de los 90 del pasado siglo, cuando comienzan a surgir dentro de los servicios de newsgroups (grupos de noticias) servicios de filtrado de noticias que permitían a su comunidad de usuarios acceder exclusivamente a aquellas que potencialmente podían ser de su interés (Foltz; Dumais, 1992) (Resnick et al., 1994) (Stodolsky, 1990).
En la actualidad los sistemas de recomendación han evolucionado y es posible encontrarlos en diversos ámbitos de aplicación como en el comercio electrónico, donde se han convertido en una herramienta fundamental para los proveedores en línea (Schafer; Konstan; Riedl, 2001) o en los servicios de información científica.
No obstante, en cada dominio se presentan diferentes problemas a los que hay que dar diferentes soluciones. La necesaria capacidad de evolución ha implicado que los sistemas de recomendación se hayan diversificado.
De entre las múltiples posibles categorías de sistemas de recomendación que existen en este trabajo nos vamos a centrar en hacer una revisión de los denominados sistemas de recomendación semánticos, que en el último lustro están siendo objeto de un amplio tratamiento en la literatura especializada y que se caracterizan por basar su funcionamiento en diferentes tecnologías y vocabularios de la Web Semántica.
El artículo se estructura de la siguiente manera: en el apartado 2 se hace una relación de los diferentes criterios de clasificación que tradicionalmente se aplican a los sistemas de recomendación. En el apartado 3 se hace una revisión de los principales sistemas de recomendación semánticos hallados en la literatura. Por último, se apuntan una serie de conclusiones.
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Buen trabajo!
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