Rich, Elaine (Nombre personal)
University of Texas at Austin (2017). Elaine Rich [En línea] Recuperado el 17/11/2017 Datos biográficos http://www.cs.utexas.edu/~ear/
Obtuve un Ph.D. en CS en 1979 de CMU , con una disertación, titulada Construyendo y explotando modelos de usuario. En ese trabajo, mostré que los estereotipos (modelos de grupos de usuarios que comparten intereses o características comunes) podrían ser explotados de manera efectiva por un sistema (el mío se llamaba Grundy) que aconseja a las personas sobre las cosas que les pueden gustar. Grundy recomendó novelas a la gente, pero las mismas ideas pueden usarse para recomendar todo, desde música hasta autos. Dos artículos, uno en IJMMS y uno en Ciencia Cognitiva , describen este trabajo. Grundy explotó modelos relativamente profundos, tanto de los libros que conocía como de sus usuarios. Esto significaba que los modelos de los libros individuales tenían que crearse a mano. ¿Y los modelos de cada usuario? El objetivo, al diseñar Grundy, era minimizar la cantidad de interacción que un usuario tendría que tener con Grundy para poder comenzar. Para lograr ese objetivo, Grundy usó estereotipos, que podrían activarse para una persona en particular solo a partir de un pequeño conjunto de palabras que la persona proporcionó como una simple autodescripción.. Grundy generó recomendaciones de libros al comparar su modelo del usuario actual con los modelos de los libros que conocía. Eligió la mejor coincidencia y generó una breve descripción del libro, que enfatizó las razones por las que pensó que a este usuario le gustaría el libro. Luego preguntó al usuario si le gustó la recomendación y, de no ser así, por qué no. Usando esos comentarios, actualizó sus estereotipos y su modelo del usuario actual. El enfoque de Grundy contrasta con la técnica ahora común de filtrado colaborativo, en la que lo único que el sistema (por ejemplo, Amazon.com) conoce sobre sus libros es quién los compró. Lo único que sabe sobre un individuo es qué libros ha comprado. No conoce ninguna razón por la cual a la persona le gusten esos libros en particular. Pero conoce a miles de personas a las que les gustaron los mismos libros y sabe qué otros libros les gustaron a esas personas. Por lo tanto, puede recomendar nuevos libros a un usuario actual sin ningún modelo profundo ni de las preferencias del usuario ni de los libros. Los sistemas de filtrado colaborativo sustituyen una base de datos masiva y superficial por la más pequeña y más profunda de Grundy. Datos biográficos http://www.cs.utexas.edu/~ear/
Sede Las Palmas: km 2 + 200 Vía al Aeropuerto José María Córdoba Envigado, Colombia.
Tel: (+57) 604 354 90 90, ext. 248
