Modelo de sistema de recomendación para la indexación y recuperación del objeto de aprendizaje basado en un sistema multiagente
Este artículo propone un modelo de aplicación de sistema multiagente para indexar, recuperar y recomendar objetos de aprendizaje almacenados en repositorios diferentes y heterogéneos. Los objetos dentro de estos repositorios se describen mediante campos llenos que utilizan diferentes estándares de metadatos. El mecanismo de búsqueda cubre varios repositorios de objetos de aprendizaje diferentes y el mismo objeto puede describirse en estos repositorios mediante el uso de diferentes tipos de campos. Con el objetivo de mejorar la precisión y la cobertura en términos de recuperación de un objeto de aprendizaje y mejorar la significación de los resultados, proponemos un modelo de recuperación de información basado en el enfoque de sistema multia... Ver más
0122-820X
2422-5053
17
2012-07-01
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30
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info:eu-repo/semantics/openAccess
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Respuestas - 2012
Sumario: | Este artículo propone un modelo de aplicación de sistema multiagente para indexar, recuperar y recomendar objetos de aprendizaje almacenados en repositorios diferentes y heterogéneos. Los objetos dentro de estos repositorios se describen mediante campos llenos que utilizan diferentes estándares de metadatos. El mecanismo de búsqueda cubre varios repositorios de objetos de aprendizaje diferentes y el mismo objeto puede describirse en estos repositorios mediante el uso de diferentes tipos de campos. Con el objetivo de mejorar la precisión y la cobertura en términos de recuperación de un objeto de aprendizaje y mejorar la significación de los resultados, proponemos un modelo de recuperación de información basado en el enfoque de sistema multiagente y un modelo ontológico para describir el dominio de conocimiento cubierto.
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ISSN: | 0122-820X |