Un agente para clasificación y filtrado de páginas web

Esta disertación introduce un paradigma de clasificación de textos en formato HTML basado en la aplicación del modelo de redes neuronales llamado Teoría de la Resonancia Adaptativa Difusa. También, se describe la implementación concreta de un agente de filtrado de páginas HTML llamado Querando!, el cual aprende el perfil de gustos de información de un usuario dado.
Se realizaron diversas mediciones para determinar la representación más adecuada de los documentos HTML a procesar así como la de la topología final de la red neuronal a utilizar. Aquí, se enumeran, describen, analizan y comparan estas mediciones.
Además, para tener un sentido de completitud de los temas estudiados se analizan la literatura científica en los temas concernientes a este trabajo, los cuales se comparan con lo realizado. Dichos temas son: el área de recuperación y filtrado de la información, algoritmos de clasificación y clustering, los modelos de redes neuronales y el área de los agentes inteligentes que es donde se aplican todos estos conceptos.
También, se analiza lo concerniente a los detalles más relevantes de la implementación del agente Querando haciendo comparaciones con otras implementaciones posibles.
Licenciado en Informática
Universidad Nacional de La Plata