Your SlideShare is downloading. ×
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías

497

Published on

La World Wide Web se ha convertido en un instrumento de uso cotidiano en nuestra sociedad, …

La World Wide Web se ha convertido en un instrumento de uso cotidiano en nuestra sociedad,
comparable a otros medios tan importantes como la radio, la televisión o el teléfono, su aplicación
se ha extendido a diversos dominios como la educación , el gobierno y el comercio electrónico en
los que actualmente se advierte una sobrecarga de información que dificulta la navegación y uso
de los mismos, por este motivo los usuarios deben explorar espacios excesivamente densos,
convirtiendo la selección de información que les interesa en una tarea tediosa. Un mecanismo
para suplir esta tarea son los sistemas de recomendación los cuales seleccionan de forma
automática y personalizada los contenidos que mejor se adapten a las preferencias o necesidades
de cada usuario. En la literatura se han propuesto diversas estrategias de personalización que los
investigadores han adoptado de forma generalizada en sus trabajos.
En los últimos años ha surgido una prometedora línea de investigación bajo el nombre de Web
Semántica. Esta iniciativa propone describir los recursos Web mediante metadatos procesables
por las máquinas, para que éstas puedan razonar sobre su semántica e inferir relaciones entre
ellos, es decir, descubrir nuevo conocimiento a partir del ya conocido. Los procesos de
razonamiento semántico requieren que las colecciones de datos a los que acceden las máquinas
estén definidas y estructuradas de una forma adecuada como las ontologías, que son una
formalización consensuada y reutilizable en la que se identifican los conceptos y relaciones típicas
en un dominio de aplicación.
En este trabajo de investigación se presenta un sistema de personalización de contenidos Web
que hace uso de una mecanismo de razonamiento semántico a través de reglas de inferencia que
asocian a un tipo de usuario, extrayendo sus atributos de una ontología de perfiles, para
relacionarlos con los conceptos de una ontología de dominio, de tal manera que obtengan una
recomendación de contenidos de su interés.

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
497
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
8
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  1. cenidet Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico Departamento de Ciencias Computacionales TESIS DE MAESTRÍA EN CIENCIASPersonalización de contenidos Web del dominio de e- gobierno mediante ontologías presentada por Jenifer Torres Tapia Ing. en Sistemas Computacionales por el I. T. de Cuautla como requisito para la obtención del grado de: Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación Director de tesis: Dr. Juan Gabriel González Serna Co-Director de tesis: Dr. Guillermo Rodríguez Ortiz Jurado: Dr. Hugo Estrada Esquivel – Presidente Dr. Juan Gabriel González Serna – Secretario Dra. Alicia Martínez Rebollar – Vocal Cuernavaca, Morelos, México. 24 de Febrero de 2011
  2. DEDICATORIA A mi Hijo: Ian Galindo Torres es lo mejor que me ha pasado, ha venido a este mundo para ser mifuente de inspiración para el término del trabajo de investigación, es sin duda mi referente para el presente y el futuro. A mi esposo: Juan Antonio Galindo García por su confianza, empeño, comprensión y amor. A mis padres:Ignacio Germán Torres Martínez y Andrea Tapia Núñez por su comprensión, paciencia y su ayuda en todos los momentos de la vida, me han dado todo lo que soy como persona, mis valores, principios y perseverancia. A mis hermanos: Ignacio Germán y Andrés Torres Tapia por su comprensión y apoyo incondicional. A mi tío: Zacarías Torres Martínez por su confianza y apoyo.
  3. AGRADECIMIENTOS A CONACYT por su apoyo económico otorgado para la realización de este trabajode investigación. A DGEST por su apoyo económico para la finalización de este trabajo deinvestigación. Al CENIDET por brindarme la oportunidad para seguir en esta formación continua. A mi director de tesis, el Dr. Juan Gabriel González Serna por brindarme su consejo,confianza, comprensión y paciencia para terminar este trabajo de tesis. A mi codirector detesis, el Dr. Guillermo Rodríguez Ortiz por sus comentarios. A los revisores de este trabajo de investigación, la Dra. Alicia Martínez Rebollar y elDr. Hugo Estrada Esquivel, por su tiempo dedicado, observaciones, y comentarios paramejorar este trabajo de investigación. A mis compañeros del CENIDET: Elizabeth, Lizeth, Marino, Carlos, Cesar, Hugo yAdair por su tiempo, confianza y amistad. En especial a Cesar y Hugo porque siempreestuvieron ahí para apoyarme. A todos, mil gracias. Jenifer Torres Tapia
  4. RESUMENLa World Wide Web se ha convertido en un instrumento de uso cotidiano en nuestra sociedad,comparable a otros medios tan importantes como la radio, la televisión o el teléfono, su aplicaciónse ha extendido a diversos dominios como la educación , el gobierno y el comercio electrónico enlos que actualmente se advierte una sobrecarga de información que dificulta la navegación y usode los mismos, por este motivo los usuarios deben explorar espacios excesivamente densos,convirtiendo la selección de información que les interesa en una tarea tediosa. Un mecanismopara suplir esta tarea son los sistemas de recomendación los cuales seleccionan de formaautomática y personalizada los contenidos que mejor se adapten a las preferencias o necesidadesde cada usuario. En la literatura se han propuesto diversas estrategias de personalización que losinvestigadores han adoptado de forma generalizada en sus trabajos.En los últimos años ha surgido una prometedora línea de investigación bajo el nombre de WebSemántica. Esta iniciativa propone describir los recursos Web mediante metadatos procesablespor las máquinas, para que éstas puedan razonar sobre su semántica e inferir relaciones entreellos, es decir, descubrir nuevo conocimiento a partir del ya conocido. Los procesos derazonamiento semántico requieren que las colecciones de datos a los que acceden las máquinasestén definidas y estructuradas de una forma adecuada como las ontologías, que son unaformalización consensuada y reutilizable en la que se identifican los conceptos y relaciones típicasen un dominio de aplicación.En este trabajo de investigación se presenta un sistema de personalización de contenidos Webque hace uso de una mecanismo de razonamiento semántico a través de reglas de inferencia queasocian a un tipo de usuario, extrayendo sus atributos de una ontología de perfiles, pararelacionarlos con los conceptos de una ontología de dominio, de tal manera que obtengan unarecomendación de contenidos de su interés.
  5. ABSTRACTThe World Wide Web has become an everyday tool in our society, comparable to other majormedia such as radio, television or telephone, its application has been extended to various fieldssuch as education, government and e-commerce where currently the information overload makesit difficult to navigate and use them, is because of this that users should explore areas too dense,making the selection of information they are interested in a tedious task. A mechanism to meetthis task are recommendation systems which automatically select and customize the content thatbest suit the preferences and needs of each user. In the literature have proposed differentpersonalization strategies that researchers have widely adopted in their work.In recent years there has been a promising line of research under the name of the Semantic Web.This initiative aims to describe Web resources with machine-processable metadata, so that theycan reason about the semantics and infer relationships among them, that is, discovering newknowledge from already known. Semantic reasoning processes require that data collections beingaccessed by machines are defined and structured in an appropriate manner such as ontologies,which are consensual and reusable formalization which identifies the concepts and relationships ina domain of application.In this research we present a system for customizing Web content that uses a semantic reasoningmechanism through inference rules associated with a type of user, extracting attributes ofontology of profiles, to relate the concepts in domain ontology, so they get a recommendation ofcontent of interest.
  6. CONTENIDOCapítulo 1 : INTRODUCCIÓN................................................................................................................ 1 1.1 INTRODUCCIÓN ........................................................................................................... 2 1.2 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA ......................................................................................... 2 1.3 OBJETIVO ................................................................................................................... 3 1.4 JUSTIFICACIÓN ............................................................................................................. 3 1.5 ALCANCES Y LIMITACIONES ............................................................................................ 4 1.6 ORGANIZACIÓN DEL DOCUMENTO................................................................................... 4Capítulo 2 : MARCO TEÓRICO ............................................................................................................. 5 2.1 WEB SEMÁNTICA ......................................................................................................... 6 2.2 ONTOLOGÍAS .............................................................................................................. 6 2.3 OWL ......................................................................................................................... 7 2.4 PERSONALIZACIÓN WEB................................................................................................ 8 2.4.1 PERSONALIZACIÓN WEB SEMÁNTICA ........................................................................ 9Capítulo 3 : ESTADO DEL ARTE .......................................................................................................... 13 3.1 INTRODUCCIÓN ......................................................................................................... 14 3.2 PERSONALIZACIÓN SEMÁNTICA DE CONTENIDOS DE PORTALES WEB.................................... 14 3.3 SISTEMA DE PERSONALIZACIÓN WEB (SEWEP) .............................................................. 15 3.4 CREACIÓN DE ONTOLOGÍAS BASADAS EN PERFILES DE USUARIO .......................................... 16 3.5 PERSONALIZACIÓN DE NAVEGACIÓN WEB CON PERFILES PERSONALES ENRIQUECIDOS SEMÁNTICAMENTE .................................................................................................................... 17 3.6 RECUPERACIÓN DEL CONTENIDO DEL CONTEXTO PERSONALIZADO UTILIZANDO CONTENIDO ONTOLÓGICO............................................................................................................................ 17 3.7 RAZONAMIENTO SEMÁNTICO: UNA RUTA DE NUEVAS POSIBILIDADES DE PERSONALIZACIÓN .... 18 3.8 UN ENFOQUE DE LA WEB SEMÁNTICA PARA LA PERSONALIZACIÓN DEL CONTENIDO ............... 18 3.9 MODELADO MANEJADO POR ONTOLOGÍAS PARA LA PERSONALIZACIÓN DE CONTENIDO WEB .. 19 3.10 COMPARATIVA .......................................................................................................... 19Capítulo 4 : METODOLOGÍA PARA LA PERSONALIZACIÓN DE CONTENIDOS WEB............................ 23 4.1 INTRODUCCIÓN ......................................................................................................... 24 4.2 FASE 1: DESARROLLO DE ONTOLOGÍA DE E-GOBIERNO ...................................................... 25 i|Página
  7. 4.2.1 PROCESO 1: SELECCIÓN DE PORTALES GUBERNAMENTALES......................................... 25 4.2.2 PROCESO 2: EVALUACIÓN DE PORTALES GUBERNAMENTALES...................................... 28 4.2.3 PROCESO 3: CREACIÓN DE ONTOLOGÍA DE GOBIERNO ............................................... 31 4.2.3.1 METODOLOGÍA PARA LA CREACIÓN DE ONTOLOGÍA DE E-GOBIERNO....................... 32 4.3 FASE 2: SELECCIÓN DE ATRIBUTOS DE ONTOLOGÍA DE USUARIO ......................................... 41 4.4 FASE 3: CATÁLOGO DE REGLAS DE INFERENCIA (SWRL).................................................... 43 4.4.1 REGLAS PARA EL PERFIL DE ADULTOS....................................................................... 44 4.4.2 REGLAS PARA EL PERFIL DE ADULTOS MAYORES......................................................... 45 4.4.3 REGLAS PARA EL PERFIL DE PERSONAS CON DISCAPACIDAD .......................................... 47 4.4.4 REGLAS PARA EL PERFIL DE JÓVENES ....................................................................... 48 4.4.5 REGLAS PARA EL PERFIL DE MUJERES ....................................................................... 50 4.4.6 REGLAS PARA EL PERFIL DE NIÑOS........................................................................... 51 4.4.7 REGLAS GENERALES ............................................................................................. 52 4.4.8 REGLAS EN LENGUAJE SWRL .................................................................................. 53 4.5 FASE 4: DESARROLLO DEL SISTEMA DE PERSONALIZACIÓN WEB ......................................... 62Capítulo 5 : ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN ........................................................................ 63 5.1 ARQUITECTURA DEL SISTEMA DE PERSONALIZACIÓN DE CONTENIDOS WEB........................... 64 5.2 ANÁLISIS .................................................................................................................. 66 5.2.1 DIAGRAMAS DE CASOS DE USO ............................................................................. 66 5.3 DISEÑO .................................................................................................................... 70 5.3.1 DIAGRAMA DE CLASES ......................................................................................... 70 5.4 CARACTERÍSTICAS DE IMPLEMENTACIÓN ........................................................................ 72 5.5 IMPLEMENTACIÓN...................................................................................................... 72Capítulo 6 : PRUEBAS ........................................................................................................................ 78 6.1 INTRODUCCIÓN ......................................................................................................... 79 6.2 RESULTADOS ............................................................................................................. 80 6.2.1 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-A01 ............................................................................ 80 6.2.2 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-A02 ............................................................................ 83 6.2.3 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-AM01 ........................................................................ 85 6.2.4 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-J01 ............................................................................. 87 6.2.5 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-J02 ............................................................................. 89 ii | P á g i n a
  8. 6.2.6 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-M01 ........................................................................... 90 6.2.7 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-M02 ........................................................................... 92 6.2.8 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-N01............................................................................ 95 6.2.9 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-N02............................................................................ 96 6.2.10 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-D01 .......................................................................... 97 6.2.11 RESULTADO ...................................................................................................... 98Capítulo 7 : CONCLUSIONES ............................................................................................................ 100 7.1 CONCLUSIONES........................................................................................................ 101 7.2 APORTACIONES ....................................................................................................... 101 7.3 TRABAJOS FUTUROS ................................................................................................. 102REFERENCIAS ................................................................................................................................... 103ANEXO A .......................................................................................................................................... 105 A1: Herramientas para el análisis de datos. ....................................................................... 105 A2: Clases de ontología de e-gobierno con propiedad tipo dato....................................... 106 A3: Grafo jerárquico de ontología de e-gobierno. ............................................................. 107 A4: Relaciones no taxonómicas de ontología de e-gobierno. ............................................ 108 iii | P á g i n a
  9. Capítulo 1 :INTRODUCCIÓN 1|Página
  10. «INTRODUCCIÓNEn este capítulo se presenta una introducción, el problema que dio origen a la tesis, sus alcances ylimitaciones. Finalmente se describe la organización del documento.1.1 INTRODUCCIÓNUno de los servicios que más éxito ha tenido el Internet, es la World Wide Web (WWW, o "laWeb”), que se ha convertido en un instrumento cotidiano de comunicación en nuestra sociedad.La información está representada en forma de páginas Web que los usuarios pueden acceder yexplorar, y la forma de hacerlo depende en gran medida de lo que estén buscando. Debido a lacantidad de información contenida en la Web la ha llevado a evolucionar de ser una Web basadaen documentos a una Web basada en aplicaciones y servicios (Web 2.0) en donde los usuariosparticipan y deciden los contenidos actuales de la Web. Actualmente la nueva visión de la Web sedefine como “Web semántica” *Berners-Lee 2001], la cual propone describir los recursos de laWeb con representaciones procesables (es decir, entendibles) no sólo por personas, sino porprogramas, donde es más fácil localizar, compartir e integrar información y servicios para sacar unmayor partido de los recursos disponibles en la Web. El punto clave de la Web semántica son lasontologías que permiten crear, interpretar y comparar el contenido semántico de un recurso Web.Esto ha generado la necesidad, por parte de los proveedores de sitios Web, de hacer sitios másintuitivos y accesibles para los usuarios.Hoy en día los sitios Web definen grupos de usuarios, de tal manera que un usuario se identifiquecon algún grupo y obtenga información pertinente del sitio Web de acuerdo a las característicasdel grupo elegido, tal es el caso de los sitios Web existentes para e-gobierno en donde definengrupos de usuarios para canalizar la diversidad de información que manejan los sitios en esedominio, sin embargo la información suele ser general y no tener relaciones con otros grupos deinformación.Una solución a esta problemática es la personalización de contenidos Web, que pretendeequilibrar la sobrecarga de la información contenida en los sitios Web mediante la selección deinformación que sea pertinente y de interés para el usuario. Esto permite dar recomendaciones alos usuarios, ya sea por simples páginas, o por la construcción de nuevos mapas de contenidos desitio Web para los grupos de usuarios. Con la ayuda de las ontologías que nos permiten tener unamejor representación y organización de la información que facilite el mejor filtrado de contenidopara las recomendaciones de los usuarios.El objetivo de este proyecto de investigación es personalizar los contenidos Web en el dominio dee-gobierno de acuerdo a grupos de usuarios. La estrategia es desarrollar una ontología querepresente lo contenidos de sitios Web de gobierno y una ontología que represente los intereses ypreferencias de los usuarios, con el fin de perfilar al usuario en un grupo y ofrecerlerecomendaciones de acuerdo a su perfil.1.2 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMALa llamada Sociedad de la Información [Masuda 1968] es una consecuencia natural del rápidocrecimiento de Internet desde su nacimiento. Este contexto genera nuevos retos para los usuariosde integrarse de acuerdo a sus exigencias (tecnologías). En la lucha por alcanzar tales desafíos 2|Página
  11. «INTRODUCCIÓNtropiezan con la gran cantidad de información que se ha extendido a diversos dominios, en esteescenario los usuarios deben explorar espacios densos de información para seleccionar lo queestán buscando lo que resulta ser una tarea tediosa. Un mecanismo para suplir esta tarea son lossistemas de recomendación los cuales seleccionan de forma automática y personalizada loscontenidos que mejor se adapten a las preferencias o necesidades de cada usuario. Por lo tanto,se ha generado la necesidad de mejorar los sitios Web de acuerdo a las necesidades de losusuarios.Los sitios Web existentes para e-gobierno enfrentan la problemática de ofrecer contenidos deinterés a los diferentes tipos de usuario que acceden a ellos. Aunque algunos sitios estánimplementando grupos definidos de usuarios para canalizar la diversidad de información quemanejan los sitios en este dominio, sin embargo, requieren que se aborden diferentes perfiles, esdecir, el poder identificar las diversas preferencias de los usuarios y mostrarles la información querequieran de acuerdo a sus necesidadesEn este trabajo de investigación se desarrolló un sistema de personalización de contenidos Webque permita encontrar reglas que puedan asociar a un tipo de usuario, extrayendo sus atributosde una ontología de perfiles, para asociarlos a los conceptos de una ontología de dominio, de talmanera que tenga una recomendación de contenidos de su interés.1.3 OBJETIVOPersonalizar el contenido de un sitio Web, a través de reglas de inferencia que definan lasrelaciones de un perfil de usuario con el contenido del sitio Web, mediante ontologías definidaspara el dominio de e-gobierno.1.4 JUSTIFICACIÓNLa necesidad de herramientas de personalización se ha manifestado claramente, desde hace yamucho tiempo, en numerosos dominios de aplicación, de ahí la gran diversidad de enfoques quehan ido surgiendo en el campo de los sistemas de recomendación en los últimos años[Adomavicius 2005] y [Demiriz 2001]. En los trabajos de [Tziviskou 2007], [Magdalini 2005] y[Ankolekar 2005] utilizan reglas de asociación que descubren acciones predecibles del usuariopara lo cual necesitan un historial de su navegación. Los trabajos [Trajkova 2004], [Vallet 2007],[Brambilla 2008] asignan una ponderación a los contenidos de mayor interés para los usuariospara posteriormente mostrarlos de mayor escala. En [Blanco 2008] utilizan asociacionessemánticas para descubrir relaciones ocultas entre los contenidos de interés del usuario. Sinembargo cada trabajo tiene diferente dominio y técnica de aplicación lo cual da por hecho que lapersonalización Web está relacionada con los requerimientos que se deseen cubrir, en general,cada enfoque es hecho a la medida de cada requerimiento específico de la aplicación en cuestión,entre estos enfoques podemos encontrar varias soluciones técnicas y esto es una evidencia de queno hay una metodología globalmente aceptada y genérica para permitir la personalización. Elcomún denominador de estas aplicaciones es que son orientadas hacia un enfoque basadas en elconocimiento. La mayoría de ellas explotan de alguna manera técnicas de representación deconocimiento formal, por ejemplo (ontologías y reglas) [Tsetos 2008]. Con este trabajo de 3|Página
  12. «INTRODUCCIÓNinvestigación se propone la personalización de contenidos de un sitio Web en el dominio de e-gobierno.1.5 ALCANCES Y LIMITACIONESEn esta sección se presentan los alcances y limitaciones para el presente trabajo de investigación.Alcances: Definir los atributos del perfil de usuario de acuerdo a la estructura de un sitio Web. Analizar, extender e implementar la ontología de usuario de acuerdo a los atributos de mayor interés. Identificar relaciones entre ontología de dominio y de usuario Generar las reglas de asociación entre la ontología del dominio y de usuario. Personalizar los contenidos del sitio Web de acuerdo al perfil de usuario.Limitaciones: La personalización de contenidos Web está dirigida al dominio de e-gobierno. La personalización de contenidos Web está enfocada solo a los contenidos. La ejecución de reglas de inferencia se realiza con la máquina de inferencia Jess [Jess 2010].1.6 ORGANIZACIÓN DEL DOCUMENTOEl presente documento se encuentra organizado de la siguiente manera: Capítulo 2. Marco Teórico: en este capítulo se presentan los fundamentos teóricos de la presente investigación. Capítulo 3. Estado del arte: en este capítulo se presenta un resumen de los trabajos relacionados que sirven como punto de referencia y comparación con el presente trabajo de investigación. Capítulo 4. Metodología para la personalización de contenidos Web: en este capítulo se presenta la metodología para la personalización de contenidos de e-gobierno aplicando un proceso de razonamiento semántico. Capítulo 5. Análisis, Diseño e Implementación: en este capítulo se presenta la arquitectura del sistema de personalización de contenidos, sus detalles de análisis como los casos de uso y de diseño como el diagrama de clases, así también la implementación de la arquitectura. Capítulo 6. Pruebas: en este capítulo se presenta el plan de prueba para el prototipo de recomendación de contenidos web y los resultados obtenidos. Capítulo 7. Conclusiones: en este capítulo se presentan las conclusiones derivadas de este trabajo, las principales aportaciones y los posibles trabajos futuros que se pueden realizar a partir de esta investigación. 4|Página
  13. Capítulo 2 :MARCO TEÓRICO 5|Página
  14. «MARCO TEÓRICOEn este capítulo se presenta la teoría relacionada con el tema aplicado en este trabajo de tesis. Seinicia describiendo los conceptos relacionados con la investigación en el ámbito semántico y losconceptos generales que se utilizarán en el transcurso de este documento.2.1 WEB SEMÁNTICALa Web semántica [Berners-Lee 2001] propone superar las limitaciones de la Web actual mediantela introducción de descripciones explícitas del significado, la estructura interna y la estructuraglobal de los contenidos y servicios disponibles en la Web. Frente al crecimiento de información, yla ausencia de una organización clara de la Web actual, la Web semántica aboga por clasificar,dotar de estructura y anotar con semántica los contenidos en la Web.Para construir la Web semántica se necesita poder representar el conocimiento de forma que sealegible por las computadoras, esté consensuado, y sea reutilizable. Las ontologías proporcionan lavía para representar este conocimiento.La Web no se limita únicamente a proporcionar acceso a contenidos, también ofrece interacción yservicios (comprar un libro, reservar un vuelo, hacer una transferencia bancaria, simular unahipoteca). Los servicios Web semánticos son una línea importante de la Web semántica, quepropone describir no sólo información sino definir ontologías de funcionalidad y procedimientospara describir servicios Web: sus entradas y salidas, las condiciones necesarias para que se puedanejecutar, los efectos que producen, o los pasos a seguir cuando se trata de un servicio compuesto.Estas descripciones procesables por máquinas permitirían automatizar el descubrimiento, lacomposición, y la ejecución de servicios, así como la comunicación entre unos y otros [Castells2004].2.2 ONTOLOGÍASLa representación del conocimiento se hace para homogeneizar los datos y para hacerlosmanejables. Las ontologías expresan universos de objetos y conceptos lógicamente estructurados.Gruber define una ontología como una especificación formal de una conceptualización compartida[Gruber 1993]. Una ontología es una jerarquía de conceptos con atributos y relaciones, que defineuna terminología consensuada para definir redes semánticas de unidades de informacióninterrelacionadas. Una ontología proporciona un vocabulario de clases y relaciones para describirun dominio, poniendo énfasis en la compartición del conocimiento y el consenso en larepresentación de éste. Por ejemplo, una ontología sobre arte podría incluir clases como Pintor,Cuadro, Estilo o Museo, y relaciones como autor de un cuadro, pintores pertenecientes a un estiloartístico u obras localizadas en un museo.Continuando con Gruber las ontologías tienen los siguientes componentes que sirven pararepresentar el conocimiento de algún dominio. 6|Página
  15. «MARCO TEÓRICO Conceptos: son las ideas básicas que se intentan formalizar. Los conceptos pueden ser clases de objetos, métodos, planes, estrategias, procesos de razonamiento, etc. Relaciones: representan la interacción y enlace entre los conceptos del dominio. Suelen formar la taxonomía del dominio. Por ejemplo: subclase-de, parte-de, parte-exhaustiva- de, conectado-a, etc. Funciones: son un tipo concreto de relación donde se identifica un elemento mediante el cálculo de una función que considera varios elementos de la ontología. Por ejemplo, pueden parecer funciones como categorizar-clase, asignar fecha, etc. Instancias: se utilizan para representar objetos determinados de un concepto. Axiomas: son teoremas que se declaran sobre relaciones que deben cumplir los elementos de la ontología. Por ejemplo: “Si A y B son de la clase C, entonces A no es subclase de B”, “Para todo A que cumpla la condición C1, A es B”, etc.Una ontología es el resultado de seleccionar un dominio, y aplicar sobre el mismo un método paraobtener una representación formal de los conceptos que contiene y las relaciones que existenentre los mismos. Para poder explotar la Web semántica, se necesitan lenguajes de marcadoapropiados que representen el conocimiento de las ontologías. Existe un lenguaje de marcadopara publicar y compartir datos usando ontologías, el Lenguaje de Ontologías Web (OWL, “WebOntology Lenguaje”) *W3C OWL 2004+, el cual se describe en el siguiente punto.2.3 OWLEl Lenguaje de Ontologías Web (OWL) es el sucesor de DAML + OIL, como sus predecesores, elvocabulario OWL incluye un conjunto de elementos y atributos XML, con un significado biendefinido. Estos se utilizan para describir los términos de dominio y sus relaciones en una ontología.OWL está diseñado para ser usado en aplicaciones que necesitan procesar el contenido de lainformación en lugar de únicamente representar información para los humanos. OWL facilita unmejor mecanismo de interoperabilidad de contenido Web que los mecanismos admitidos por XML,RDF, y esquema RDF (RDF-S) proporcionando vocabulario adicional junto con una semánticaformal. OWL tiene tres sub-lenguajes, con un nivel de expresividad creciente: OWL Lite, OWL DL, yOWL Full [W3C OWL 2004].OWL es un lenguaje para describir datos con semántica en la Web y no como protocolo deintercambio de información. Sus funciones principales se resumen en: 1. Formaliza dominios mediante clases y propiedades. 2. Define individuos y propiedades entre individuos. 3. Permite un razonamiento formal (inferencia) basado en la semántica adoptada en la definición de clases propiedades e individuos.OWL proporciona tres lenguajes, cada uno con nivel de expresividad mayor que el anterior,diseñados para ser usados por comunidades específicas de desarrolladores y usuarios. 7|Página
  16. «MARCO TEÓRICO 1. OWL Lite está diseñado para aquellos usuarios que necesitan principalmente una clasificación jerárquica y restricciones simples. Por ejemplo, a la vez que admite restricciones de cardinalidad, sólo permite establecer valores cardinales de 0 ó 1. OWL Lite proporciona una ruta rápida de migración para tesauros y otras taxonomías. OWL Lite tiene también una menor complejidad formal que OWL DL. 2. OWL DL está diseñado para aquellos usuarios que quieren la máxima expresividad conservando completitud computacional (se garantiza que todas las conclusiones sean computables). OWL DL incluye todas las construcciones del lenguaje de OWL, pero sólo pueden ser usados bajo ciertas restricciones (por ejemplo, mientras una clase puede ser una subclase de otras muchas clases, una clase no puede ser una instancia de otra). OWL DL es denominado de esta forma debido a su correspondencia con la lógica de descripción (Description Logics, en inglés), un campo de investigación que estudia la lógica que compone la base formal de OWL. 3. OWL Full está diseñado a usuarios que quieren máxima expresividad y libertad sintáctica de RDF. Por ejemplo, en OWL Full una clase puede ser considerada simultáneamente como una colección de clases individuales y como una clase individual propiamente dicha. OWL Full permite una ontología para aumentar el significado del vocabulario preestablecido (RDF u OWL). Es poco probable que cualquier software de razonamiento sea capaz de obtener un razonamiento completo para cada característica de OWL Full. Cada uno de estos sub-lenguajes es una extensión de su predecesor más simple.Los desarrolladores de ontologías que adoptan OWL deberían considerar cuál es el sublenguajeque mejor se adapta a sus necesidades. La elección entre OWL Lite y OWL DL depende de lasnecesidades de los usuarios sobre la expresividad de las construcciones, proporcionando OWL DLlas más expresivas. La elección entre OWL DL y OWL Full depende principalmente de lasnecesidades de los usuarios sobre los recursos de metamodelado del esquema RDF (por ejemplo,definir clases de clases, o definir propiedades de clases). Cuando se usa OWL Full en comparacióncon OWL DL, el soporte en el razonamiento es menos predecible, ya que no existen en estemomento implementaciones completas de OWL Full.2.4 PERSONALIZACIÓN WEBLa personalización Web es la habilidad de un sitio para mantener la atención de los usuarios a unnivel más alto de lo común y guiarlos de forma satisfactoria a obtener información útil ypertinente, de acuerdo con [Mombasher 2005].La personalización Web contempla el modelado deobjetos Web como páginas y tópicos, la categorización de esos objetos, la búsqueda decoincidencias entre estos, así como el conjunto de acciones que se deben tomar, para realizar lapersonalización. Puede ser basada en sistemas de reglas de decisión manuales, agentes de filtradobasados en el contenido o sistemas de filtrado colaborativo. La personalización Web consta de dosdefiniciones: 8|Página
  17. «MARCO TEÓRICODefinición 1. Sistema Adaptable y Adaptativo.Un sistema es llamado "adaptable" cuando permite a un usuario ajustar el comportamiento de unsistema a sus preferencias y necesidades actuales. Por otra parte, un sistema “adaptativo”, esaquel que permite ajustar de manera autónoma las preferencias y necesidades actuales delusuario. El sistema “adaptativo” captura las necesidades del usuario (preferencias, intereses,experiencia, etc.) y automáticamente se adapta a estas necesidades inferidas [Baldoni 2005].Definición 2. Personalización.Es el proceso de presentar contenido y/o servicios a un usuario sobre la base de sus preferencias,intereses, necesidades y contexto en general. El propósito de este proceso es adaptar el contenidoy servicios a las características específicas del usuario con el fin de lograr un óptimo rendimiento(la definición de "rendimiento" es dependiente del dominio) [Tsetsos 2008].En consecuencia llamamos a una aplicación como personalizada o adaptativa al usuario, si estáconsciente del perfil del usuario, puede detectar el contexto del usuario y necesidades, y es capazde adaptarse a sí misma para satisfacer esas necesidades.2.4.1 PERSONALIZACIÓN WEB SEMÁNTICALa creciente demanda de aplicaciones por usuarios, ha generado muchos métodos parapersonalizar las aplicaciones, de acuerdo a sus requerimientos. En general, cada enfoque es hechoa la medida de cada requerimiento específico de la aplicación en cuestión, entre estos enfoquepodemos encontrar varias soluciones técnicas y esto es una evidencia de que no hay unametodología globalmente aceptada y genérica para permitir la personalización.El común denominador de estas aplicaciones es que son orientadas hacia un enfoque basadas enel conocimiento. La mayoría de ellas explotan de alguna manera técnicas de representación deconocimiento formal, por ejemplo (ontologías y reglas). En [Tsetsos 2008] se presenta unaarquitectura para la Web semántica personalizada. Los principales componentes de estaarquitectura se muestran en la Figura 2-1: aplicación de la lógica del negocio, modelos y contexto,mecanismos de detección del contexto, modulo de razonamiento.  Aplicación de la lógica de negocio:Se define como una aplicación que presenta los servicios o contenidos a cada uno de los usuariosde manera óptima, dado el contexto actual. Con óptimo nos referimos a la facilidad de uso, altorendimiento, comportamiento proactivo, recuperación efectiva del contenido, filtrado ypresentación. 9|Página
  18. «MARCO TEÓRICO Figura 2-1: Arquitectura de una aplicación para la personalización Web semántica [Tsetsos 2008]  Modelos y ContextoSe ha puesto énfasis en el modelo basado en la personalización, es decir todos los conocimientospertinentes para la aplicación destino se describe a través de modelos. En el caso de lapersonalización Web Semántica, la manera común de representar estos modelos es el lenguaje deontologías de Web Semántica, el lenguaje de ontologías Web (OWL) y/o el Esquema de ResourceDescription Framework (RDFS). Los modelos (es decir, ontologías) pueden describir diversosaspectos de la arquitectura general del sistema. En la Figura 2-1, se identifican los cinco principalesmodelos que se espera encontrar en la personalización de aplicaciones Web Semánticas: 1. Modelo de aplicación: es un modelo que describe detalles específicos de aplicaciones, tales como solicitud de los estados, procesos, y su semántica. 2. Modelo de usuario: es un modelo obligatorio centrado en el humano. Puede describir varios aspectos del perfil del usuario tales como: información demográfica, situación actual, intereses y preferencias, es decir, especifica una clasificación de usuarios, de acuerdo a su perfil. 3. Modelo del entorno: es un modelo que especifica elementos periféricos del modelado, por ejemplo, el estado del entorno que rodea al usuario o aplicaciones externas que pueden afectar el comportamiento de la aplicación en cuestión. 4. Modelo de Actividad: es un modelo que describe todas las posibles interacciones del usuario con el sistema y otras actividades que pueden ser realizadas y proveen alguna retroalimentación para un futuro comportamiento de la aplicación. En cierto sentido, este modelo es una descripción formal de registros de actividad. Por ejemplo, las varias clases que las que el usuario es clasificado durante un periodo de tiempo puede ser información 10 | P á g i n a
  19. «MARCO TEÓRICO útil para disparar acciones de adaptación. Las instancias de este modelo capturan conocimiento que puede incluir información accedida antes por el usuario, patrones temporales del uso de la aplicación etc. Este tipo de información es, generalmente obtenido por el sistema de una manera transparente, dicha información es una entrada común para mecanismos de aprendizaje de perfiles. 5. Modelo de Contenido: es un modelo que describe la semántica del contenido usado por la aplicación. Se puede suponer que en la mayoría de los casos el contenido no cambia dinámicamente.  Mecanismos de detección de contextoEn este módulo se realiza la actualización del contexto de usuario, utilizando dos mecanismos: unsensor de contexto y una traducción del contexto. El sensor de contexto se encarga de obtenerdatos de acuerdo a la ubicación de usuario, temperatura ambiental, recabar información delcontexto en el que se encuentre el usuario. La traducción del contexto, realiza la transformaciónde los datos de contexto a rutinas para que sean procesadas por la aplicación correspondiente.  Módulo de RazonamientoEste módulo se encarga del mecanismo de razonamiento para la adaptación de personalización.Como entrada recibe reglas, que son la especificación de los modelos, que describen todo elcontexto de la aplicación para su correspondiente personalización.Como resultado se obtiene las decisiones y acciones que adoptará la aplicación para adaptarse alcontexto de usuario. Dependiendo de la representación, el conocimiento técnico y la expresividadque se utilicen para los modelos y la adaptación de políticas, este módulo podrá realizar diversostipos de inferencia.  MODELADO DE INGENIERIA DE USUARIO: DEFINICIONESEl modelo de usuario juega un papel clave en todos los sistemas de personalización. Obviamente,dada la actual tecnología de la Web semántica, la ontología es la "Herramienta" para expresar estemodelo. El modelo de usuario tiene 2 aspectos de conocimiento: 1. El aspecto funcional: divide el modelo de ingeniería de usuario en categorías basadas en su uso real en la solicitud del usuario. Las categorías típicas son: Demografía usuario: este tipo de categoría recoge información general del usuario. Esta información del usuario puede incluir: nombre, edad, dirección de correo electrónico, etc., normalmente, previsto por el usuario. Preferencias del usuario: en esta categoría un usuario puede tener varias preferencias en relación con su interacción con un sistema. Esta información ayuda al sistema para optimizarlo y así proporcionar el acceso, la presentación y la recuperación de la 11 | P á g i n a
  20. «MARCO TEÓRICO información para el usuario. Tales preferencias pueden incluir los intereses del usuario o sus necesidades de información. Capacidades de usuario: en esta categoría un usuario también puede tener las capacidades individuales o discapacidad que debería afectar la forma en que el sistema funciona. Por ejemplo, en un escenario de navegación peatonal, considerar un usuario en un edificio público que utiliza una silla de ruedas. Por otra parte, asumir que el edificio ofrece un servicio de navegación a los usuarios con teléfonos inteligentes. Obviamente, el servicio de navegación debe excluir todas las rutas que contienen las escaleras, debido a la discapacidad del usuario para acceder a ellas.2. El aspecto estructural: divide al modelo de usuario en categorías de acuerdo a [Cali 2004]: Un conjunto de alto nivel, clases de usuario (UC): la UC es utilizada para clasificación de los usuarios con respecto al dominio de aplicación. Un conjunto de clases que representan las características del perfil (FC): estas clases constituyen el super conjunto de los intereses, capacidades y preferencias que un usuario pueda tener. Las características reales que se aplican a un usuario están representadas como instancias de las respectivas FC. Un conjunto de relaciones (o función de las propiedades) (FP), asignan funciones (FC casos) a usuarios (UC casos): según el lenguaje OWL, se trata de relaciones binarias y se especifica como objeto-propiedad. Un conjunto de atributos, A, que asignan valores literales a las características del usuario: una característica típica podría ser el nombre, la edad, el sexo, etc., según el lenguaje OWL, estos son como el modelo de relaciones binarias y se especifican como dato-propiedad. 12 | P á g i n a
  21. Capítulo 3 :ESTADO DEL ARTE 13 | P á g i n a
  22. «ESTADO DEL ARTEEn este capítulo se revisan las propuestas definidas en la literatura en el campo de los sistemas depersonalización de contenidos Web. Dicha revisión incluye el tipo de modelo en cómo presentanlos contenidos Web, el modelado de usuario para crear sus perfiles con las características de suspreferencias y los mecanismos para adaptar las recomendaciones de contenidos de acuerdo alperfil de usuario, al final del capítulo se muestra una comparativa de los trabajos analizados.3.1 INTRODUCCIÓNCon el fin de conocer el contexto de la investigación se presentan los ochos trabajos relacionadoscon los puntos de revisión considerados (modelo del sitio Web, modelo de usuario y técnica depersonalización). Los ochos trabajos relacionados: 1) Personalización semántica de contenidosWeb, 2) Personalización Web, integrando contenido semántico y patrones de navegación, 3)Improvisando ontologías basadas en perfiles de usuario, 4) Personalización de navegación Webcon perfiles personales enriquecidos semánticamente, 5) Recuperación del contenido del contextopersonalizado utilizando contenido ontológico, 6) Razonamiento semántico: una ruta a nuevasposibilidades de personalización, 7) Un enfoque de la Web semántica para la personalización delcontenido y 8) Modelado manejado por ontologías para la personalización de contenido Web sedescriben a continuación.3.2 PERSONALIZACIÓN SEMÁNTICA DE CONTENIDOS DE PORTALES WEBEl modelo conceptual propuesto en [Tziviskou 2007] para la recomendación de contenidos Web sebasa en un algoritmo que asocia pesos (cantidad) a los contenidos visitados el usuario.Posteriormente realizar un consenso de los contenidos más visitados y así mostrarle los de mayorinterés.El modelo conceptual se basa en las declaraciones explícitas e implícitas de las preferencias delusuario y en un proceso iterativo de análisis de su historial de navegación. Para la realización delmodelo conceptual se enfocaron en tres partes: 1. Ontología del perfil de usuario: se identifican datos y la navegación de los usuarios, para crear objetos que categoricen sus preferencias, mientras un usuario visite más el sitio Web, la ontología se poblará de más objetos que describan más específicamente al usuario. 2. Ontología del dominio: se utiliza WebML que es una metodología para la creación de aplicaciones Web, con la cual se extrae el esquema de datos del sitio Web para encontrar las categorías de los contenidos presentados en el sitio y crear la ontología del dominio, como se muestra en la Figura 3-1. 14 | P á g i n a
  23. «ESTADO DEL ARTE Figura 3-1: Modelo de datos ontológico para un portal Web [Tziviskou 2007]. 3. Razonamiento de personalización: crearon un algoritmo para la extracción de los objetos representados en la ontología del dominio para darle las recomendaciones necesarias al usuario. El algoritmo consta de 3 pasos: Primer paso: el algoritmo especifica las relaciones y los correspondientes pesos asignados para la extracción de objetos similares en la página. Segundo paso: el algoritmo descarta los objetos recuperados que no están relacionados (de manera directa) o que no están contenidas en los intereses del usuario. Tercer paso: el algoritmo califica los objetos recuperados calculando el total de peso de las relaciones que las conectan a los intereses del usuario.3.3 SISTEMA DE PERSONALIZACIÓN WEB (SEWEP)La herramienta propuesta en [Magdalini 2005] utiliza reglas de asociación para relacionar lanavegación del usuario con los contenidos representados en una taxonomía del sitio Web. Laherramienta nombrada SeWep consta de seis módulos: 1. Recuperación de Contenido: este módulo se encarga de rastrear el sitio Web, extrae el texto de una variedad de formatos de archivo (html, doc, php, ppt, pdf, flash, etc.) y las almacena en su base de datos. 2. Extracción de palabras clave: este módulo se encarga de extraer los contenidos a los que haya accedido el usuario, para encontrar un conjunto de palabras prioritarias que identificarán el tipo de contenido al cual el usuario accedió, estas palabras son almacenadas en una base de datos con la frecuencia que fueron solicitadas. 3. Categorización de palabras claves: en este módulo las palabras claves extraídas son clasificadas en categorías de acuerdo a un dominio específico (taxonomía). El sistema utiliza un tesauro (WordNet) para realizar la categorización. Ponderado estas categorías se almacenan en archivos XML y / o en la base de datos. 4. Administración de sesiones: en este módulo se extrae la navegación de los usuarios, el sistema hace uso de la sesionización sobre la base de diferentes direcciones IP y un usuario definido en el tiempo límite entre los períodos de sesiones. Las distintas sesiones se almacenan en archivos XML y / o tablas de base de datos. 15 | P á g i n a
  24. «ESTADO DEL ARTE 5. Reglas de la Asociación: en este módulo se extrae las categorías de mayor frecuencia que un usuario accedió, creando reglas de asociación, es decir, relaciona los criterios que al usuario le interesaron para posteriormente mostrarle esos criterios. Los resultados se almacenan en archivos de texto para su posterior análisis o para su utilización en el motor de recomendación. 6. Recomendaciones: este módulo relaciona las reglas de asociación con las categorías de palabras claves, de tal manera que genera recomendaciones dinámicas para el visitante de la Web.3.4 CREACIÓN DE ONTOLOGÍAS BASADAS EN PERFILES DE USUARIOLa metodología propuesta en [Trajkova 2004] propone la generación automática de perfiles deusuario basados en ontologías, se basa en la captura del comportamiento de un usuario medianteel análisis de su exploración Web habitual. Lo cual, alimenta una estructura jerárquicaproponiendo como niveles más altos a los puntos con más interés y viceversa, a partir de uncálculo predefinido de ponderaciones, tomando en cuenta que se utilizará el perfil cuando seconsidere lo suficientemente maduro para ello.Para construir el perfil usan como entrada las páginas que ha visitado el usuario, toman la cantidadmínima de 5 segundos que haya tardado el usuario en las páginas. El sistema clasifica cada páginaWeb de acuerdo a un concepto definido en la ontología. El proceso de construcción del perfilconsta de 3 fases: 1) Clasificador de entrenamiento: Esta fase se encarga de clasificar páginas que están relacionadas a un concepto particular para crear un superdocumento, uno por cada concepto relevante que identifique los contenidos del sitio Web. 2) Recogedor de datos de usuario: Esta fase almacena en un archivo de registro las URL´s, fecha y hora de visita, tamaño de la página, por un servidor Proxy. Utilizan un programa que extrae las URL para cada usuario y los filtros para eliminar los documentos que se consideran demasiado cortos para tener cualquier contenido menos de un KB) y aquellos sobre los que el usuario está poco tiempo (menos de 4 segundos), ya sea porque la página no tiene contenido de interés o debido a que la página fue actualizada. 3) Clasificador de páginas Web de los recogidos URL´s: Esta fase se encarga de clasificar las páginas Web de acuerdo a los datos recogidos de los usuarios (fase 2). Todos los conceptos accedidos por los usuarios son almacenados en un vector y los objetos relacionados a los conceptos se identifican mediante el algoritmo de k-vecinos. De los conceptos se extraen palabras clave que ayudarán a describir las páginas Web y poder encontrar la relación de los objetos con los conceptos. Se crean categorías a través de la relación objeto – concepto para generar una ontología de usuario. 16 | P á g i n a
  25. «ESTADO DEL ARTE3.5 PERSONALIZACIÓN DE NAVEGACIÓN WEB CON PERFILES PERSONALES ENRIQUECIDOS SEMÁNTICAMENTEEl método propuesto en [Ankolekar 2005] se basa en la ampliación del método HTTP GET paraincluir un nuevo parámetro que apunta a la URL de un archivo del usuario denominado FOAF(Friend of a Friend) [Miller 00] el cual tiene información que describe a una persona en términosde varios atributos, tales como páginas Web, afiliaciones, fotografías y datos de contacto, así comoespecificaciones de los conocidos y amigos del usuario, está extensión permite que el servidorWeb pueda utilizar la información de la persona contenida en el archivo FOAF para personalizar laspáginas web. Como caso de estudio lo implementaron en un portal de un centro de investigacióncon el fin de recomendar enlaces de los investigadores que el usuario tenía relación.El servidor web con la nueva cabecera es capaz de acceder a los archivos FOAF del usuario, buscapersonas que el usuario conoce. En la página principal del portal el usuario cuenta con enlacesdirectos a esas personas. A partir de ahí, se puede explorar la lista de la publicación, los datosactuales de contacto, los cursos, los proyectos que la persona trabaja, y así sucesivamente.3.6 RECUPERACIÓN DEL CONTENIDO DEL CONTEXTO PERSONALIZADO UTILIZANDO CONTENIDO ONTOLÓGICOEl método propuesto en [Vallet 2007] se basa en una ontología de representación del dominio deldiscurso, asignando diferentes pesos de acuerdo a los intereses del usuario que haya registrado ya la navegación que ha tenido de tal manera que se le muestre una página con los enlaces que másle hayan interesado. Las preferencias de los usuarios se abordan de manera implícita y explicita a lo largo de la historia de sus acciones. Ponderan semánticamente metadatos que describen los contenidos del discurso en términos de una ontología del dominio. Utilizan una técnica de vectores para establecer los pesos por concepto de la ontología del dominio indicando su relación con las preferencias de los usuarios. Los usuarios se representan con vectores haciendo una correspondencia de acuerdo a la intensidad de sus intereses por cada concepto de la ontología de dominio, creando reglas de asociación y transitividad.Una vez que se obtuvieron los contenidos que tuvieron mayor preferencia se filtran y se clasificande manera personalizada. 17 | P á g i n a
  26. «ESTADO DEL ARTE3.7 RAZONAMIENTO SEMÁNTICO: UNA RUTA DE NUEVAS POSIBILIDADES DE PERSONALIZACIÓNEl método propuesto en [Blanco 2008] se basa en asociaciones semánticas para la recomendaciónde programas de televisión que se presentan a los espectadores de la televisión digital interactiva(IDTV). El método descubre relaciones semánticas entre las preferencias del usuario con losprogramas de televisión representados en una ontología de dominio. Para su implementaciónconsideraron dos modelos: 1. Modelo del dominio: este modelo realiza la descripción semántica de los programas de televisión que se pueden sugerir a los usuarios, este modelo representa la ontología del domino de los programas de televisión. 2. Modelo de usuario: este modelo representan los atributos necesarios para definir las preferencias de los usuarios de acuerdo a los programas de televisión.La estrategia basada en el razonamiento que proponen cuenta con dos fases, con las cuales serealiza la inferencia para poder sugerir los programas de televisión de acuerdo a las preferenciasdel usuario. 1. Fase de Filtrado: está fase selecciona de la ontología del dominio las instancias de clases y propiedades que son relevantes para el usuario, es decir, aquellas que cumplan con los atributos que tienen relación con los programas de televisión considerando las preferencias personales. 2. Fase de Recomendación: esta fase detecta los conceptos que están estrechamente relacionados con las preferencias del usuario mediante la exploración de las entidades y asociaciones semántica, las cuales permiten crear relaciones entre entidades de recursos. Estas relaciones captan la conectividad entre las entidades y la similitud entre ellas.La estrategia es capaz de descubrir que un programa de televisión es atractivo para el usuario, lainformación es desplegada en forma de guía de canales con programación que podría ser atractivapara el usuario.3.8 UN ENFOQUE DE LA WEB SEMÁNTICA PARA LA PERSONALIZACIÓN DEL CONTENIDOEl método propuesto en [Wolowski 2007] se basa en un sistema de software que darecomendaciones de compras a través de mensajes de texto a su celular a los usuarios. Laarquitectura propuesta se basa en la premisa de que hay un registro de usuarios que representa lahistoria de su comportamiento (sus compras).El método que utilizaron para inferir sobre los artículos a comprar fue un árbol de decisión, con elcual se construyen predicciones para representar y categorizar una serie de sucesos. El árbol dedecisión representa un modelo para las preferencias de usuario. El árbol de decisión se transformaen un perfil de preferencias, marcado en forma de metadatos RDF, y se almacena en el dispositivodel usuario. 18 | P á g i n a
  27. «ESTADO DEL ARTEPara el proceso de personalización de contenidos, se realiza una consulta de metadatosespecíficos y se crea automáticamente una plantilla genérica, utilizando las preferencias delusuario generados a partir de un árbol de decisión. Esta consulta puede ejecutar la búsqueda delos productos representados en forma de metadatos RDF (por ejemplo, artículos de compra) quesatisfacen las preferencias del usuario. El contenido personalizado es entregado en un mensajeque contiene el resultado del proceso, se envía al nodo del mismo nivel, lo que representa eldispositivo móvil de un usuario dentro de una red peer-to-peer.3.9 MODELADO MANEJADO POR ONTOLOGÍAS PARA LA PPERSONALIZACIÓN DE CONTENIDO WEBEl método propuesto en [Brambilla 2008] se basa en un proceso de monitoreo iterativo de lanavegación del usuario. Se recolectan sus búsquedas, estas se almacenan como preferencias enuna ontología de perfil de usuario la cual se correlaciona con una ontología de dominio,finalmente la información obtenida se consulta para entregar contenido personalizado.El método propuesto evalúa el contexto de contenidos Web para incluir enlaces ad-hoc en laspáginas de navegación. El contexto de los contenidos de la página se describe con esquemas deontologías. El método consiste de 3 pasos: 1. Un modelo entidad – relación que representa los metadatos que describen el contexto Web representado en ontologías. 2. Un conjunto de primitivas de alto nivel para la gestión de hipertexto. 3. Un mecanismo de personalización para la gestión de contenidos Web, el cual clasifica Las preferencias del usuario asignando un peso a las diferentes contribuciones de las preferencias explícitas e implícitas que el usuario provee. Este mecanismo consta de cuatro partes: a. Un modelo conceptual para representar el perfil de usuario, en término de ontologías. b. Un modelo conceptual para el registro de preferencias de los usuarios. c. Un modelo conceptual para almacenar el comportamiento implícito del usuario. d. Un modelo conceptual para la publicación de metadatos de contenido personalizado basado en el hipertexto de las páginas, de acuerdo a la información recogida de los modelos anteriores.3.10 COMPARATIVAEn esta sección se describe una comparativa con los puntos de interés interrelacionados con lostrabajos del estado del arte y el trabajo de investigación. La comparativa se detalla en la Tabla 3-1,los criterios de comparación son: 19 | P á g i n a
  28. «ESTADO DEL ARTEModelo de usuario: este punto de interés especifica a qué nivel maneja el modelo deusuario, es decir, si el modelo es una ontología, si está basado en un modelo conceptual, oestá registrado en una Base de Datos.En los trabajos de [Tziviskou 2007], [Trajkova 2004], [Blanco 2008], [Wolowski 2007] y[Brambilla 2008] utilizan una ontología para representar los intereses y /o preferencias delusuario al igual que la tesis, sin embargo la ontología creada en los trabajos deinvestigación se desarrolló de acuerdo al historial de navegación del usuario, por lo cualhay una relación más estrecha con los contenidos del sitio y/o portal Web al que accedióel usuario. La tesis maneja una ontología de usuario general, que al no estar relacionada alsitio Web, tiene atributos que perfilan al usuario en diferentes contextos. Una ventaja deesta ontología es que no se requiere conocer lo que el usuario ha visitado, para ofrecerlelas recomendaciones. La diferencia con esta tesis con el resto de los trabajos es que hacenrecomendaciones de acuerdo a las personas con las que tiene alguna relación el usuario, aexcepción de [Ankolekar 2005] que hace uso del archivo FOAF el cual contieneinformación general de un usuario.Modelo de sitio: este punto de interés especifica a qué nivel maneja el modelo del sitio, esdecir, si el modelo cuenta con un esquema semántico (ontología del dominio), modeloconceptual, o una simple taxonomía.En los trabajos de [Tziviskou 2007], [Vallet 2007], [Blanco 2008], [Wolowski 2007] y[Brambilla 2008] manejan una ontología que representa los contenidos del sitio y /o portalWeb debido a su factibilidad para extraer el contenido y la utilización de la URI querepresenta cada contenido, en esta tesis desarrolló una ontología que representa loscontenidos del sitio Web de gobierno estatal con el fin de tener una mayor interacciónentre los conceptos y los intereses del usuario además de que esta tesis inmersa en laWeb Semántica. En otros trabajos como [Magdalini 2005], [Trajkova 2004], [Ankolekar2005] únicamente consideran la representación de los contenidos a nivel de taxonomía deacuerdo al historial de navegación del usuario.Método de relación: este punto de interés especifica la técnica de personalizaciónutilizada.En [Tziviskou 2007], [Magdalini 2005] y [Ankolekar 2005] la técnica aplicada son reglas deasociación que descubren acciones predecibles del usuario para lo cual necesitan unhistorial de su navegación. En los trabajos [Trajkova 2004], [Vallet 2007], [Brambilla 2008]utilizan vectores por peso, ponderan en la escala de 0-1 aquellos contenidos en donde elusuario estuvo más interesado, representándolos en un vector, asocian la ponderacióncon los contenidos de interés. En [Blanco 2008] utilizan asociaciones semánticas paradescubrir relaciones ocultas entre los contenidos de interés del usuario, es decir, buscaninformación que tenga relación con los contenidos que en principio, el usuario consideró;de esta forma se selecciona y presentan los contenidos de interés para el usuario y otrosque podrían interesarle. En [Wolowski 2007] utilizan un árbol de decisión, el cual se basaen datos de entrenamiento que previamente se cargan, con estos datos se identifica lainformación que puede ser de interés al usuario. Con respecto a la tesis se utilizó unamáquina de inferencia definiendo reglas semánticas en lenguaje SWRL (Semantic Web 20 | P á g i n a
  29. «ESTADO DEL ARTE Rule Lenguaje), para explotar el modelo de recomendación se implementaron dos ontologías, una de usuario y otra del contenido de un sitio Web de gobierno estatal, las máquinas de inferencia permiten relacionar conceptos entre ontologías, lo cual no realizan los trabajos relacionados que sólo manejan una ontología de usuario o de contenido, por lo que requieren del historial de navegación de usuario para conocer qué contenidos le interesan y partir de esto generar las asociaciones entre sus intereses y los contenidos, en esta tesis se necesita conocer atributos de interés que el usuario reflejó en la ontología de usuario y buscar los contenidos que se relacionen con esos atributos, por lo que no se requiere historial de navegación para mostrarle lo que más haya visitado. Personalización: este punto de interés define el nivel de personalización y la manera en cómo se muestra el contenido personalizado al usuario. En [Tziviskou 2007] y [Brambilla 2008] insertan enlaces directos a los contenidos de interés del usuario. En [Magdalini 2005] muestra los documentos (.html, .doc, .pdf, etc.) que para el usuario fueron de mayor interés de acuerdo a su historial. En [Trajkova 2004], [Ankolekar 2005] y [Vallet 2007] muestran una página en la cual se muestran los contenidos que más visitó el usuario. En [Blanco 2008] se muestra una guía de los contenidos que le interesaría al usuario a través de un mensaje en la pantalla de su televisor y en [Wolowski 2007] envía mensajes al teléfono celular del usuario para mostrarle los contenidos de su interés. En esta tesis se muestra una página con diferentes enlaces clasificándolos por categorías para su mejor distribución. Hasta el momento en la literatura analizada no se ha encontrado algún trabajo que extraiga la estructura del sitio para mostrar una página personalizada con el diseño del sitio mostrando únicamente los contenidos que podrían ser de interés para el usuario. Tabla 3-1: Cuadro comparativo de trabajos relacionados Modelo de Método de Nombre Modelo del sitio Personalización usuario relación[Tziviskou 2007] ontología ontología Reglas por pesos Enlaces Reglas de[Magdalini 2005] BD taxonomía Documentos asociación Vectores por[Trajkova 2004] ontología Si Páginas pesos Reglas de[Ankolekar 2005] ontología categorías Página asociación Vectores por[Vallet 2007] si ontología Página pesos Asociaciones[Blanco 2008] ontología ontología Mensajes Semánticas[Wolowski 2007] ontología ontología Árbol de decisión Mensajes Vectores por[Brambilla 2008] ontología ontología Enlaces pesos Reglas semánticas Categorías /Tesis ontología ontología (SWRL) Enlaces 21 | P á g i n a
  30. «ESTADO DEL ARTEComo conclusión se han clasificado los sistemas de personalización de contenidos Web definidosen el estado del arte, de acuerdo a los mecanismos de personalización tales mecanismos incluyen: La representación de perfiles de usuario. Los métodos empleados pata lograr la recomendación de contenidos a medida de las preferencias de los usuario. Los mecanismos de personalización para la recomendación de contenidos Web.En los siguientes capítulos abordamos la descripción del método para la personalización decontenidos web, la implementación de la herramienta en el contexto de e-gobierno, pruebas yconclusiones. 22 | P á g i n a
  31. Capítulo 4 :METODOLOGÍA PARA LA PERSONALIZACIÓN DE CONTENIDOS WEB 23 | P á g i n a
  32. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEBEn este capítulo se presenta la metodología para la personalización de contenidos Web para larealización de un sistema de recomendación de contenidos de e-gobierno con el propósito depromover un uso generalizado de las capacidades de personalización. Dado que nuestrametodología aplica un proceso de razonamiento semántico sobre las preferencias de los usuarios ylos contenidos de e-gobierno son tres características fundamentales sobre los que asienta susbases: la ontología que formaliza el conocimiento sobre el dominio de e-gobierno los perfiles que registran las preferencias de los usuarios. la estrategia de recomendación basándose en el razonamiento semántico con la utilización de reglas de inferencia (SWRL).4.1 INTRODUCCIÓNLa metodología para la personalización de contenidos Web se conforma de cuatro fases que sefundamentan en las características anteriormente mencionadas con el fin de llevar a cabo lapersonalización de contenidos Web a través de reglas de inferencia que permitan asociar loscontenidos de una ontología del dominio con las preferencias relevantes de un usuario. Enprimera instancia se consideró el desarrollo de una ontología de dominio debido a que los portalesde gobierno actuales no tienen ontologías que describan sus contenidos, lo cual limitaba laestrategia de recomendación basada en reglas de inferencia la cual necesita de ontologías pararealizar el razonamiento semántico. Nuestra metodología considera como primer fase eldesarrollo de ontología de gobierno, como segunda fase la selección de atributos de ontología deusuario desarrollada por [Rojas 2009] con el fin de filtrar aquellos atributos que sirvan para perfilara un usuario en el dominio de e-gobierno, como tercer fase la construcción de un catalogo dereglas de inferencia que se encargan del razonamiento semántico al asociar los contenidos de e-gobierno con el perfil de usuario y como última fase el desarrollo del sistema de personalizaciónde contenidos Web, la metodología para la personalización de contenidos Web se puede observaren la Figura 4-1. Cabe mencionar que en esta sección se describe el proceso que conforma unprototipo para la personalización de contenidos Web, los detalles relativos al prototipo desoftware se presentan en el capítulo 5. Figura 4-1: Metodología para la personalización de contenidos Web. 24 | P á g i n a
  33. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB4.2 FASE 1: DESARROLLO DE ONTOLOGÍA DE E-GOBIERNOEsta fase consiste en la generación de una ontología de gobierno que represente los contenidos delos portales gubernamentales mexicanos por el motivo que la estrategia de recomendación decontenidos Web se realiza a través de reglas de inferencia que permiten asociar los contenidos deuna ontología de dominio con las preferencias del usuario, es decir, las reglas de inferenciaseleccionan información de ontologías y no de texto plano. La motivación principal para eldesarrollo de ontología de e-gobierno se debió a que los portales de gobierno actuales no tienenontologías que describan sus contenidos, lo cual limitaba la estrategia de recomendación basadaen reglas de inferencia la cual necesita de ontologías para realizar el razonamiento semántico.Para el desarrollo de esta fase se consideraron tres procesos: 1) Selección de portalesgubernamentales, dedicado a obtener una muestra de los portales más representativos conrespecto a la manera que presenta la información hacia el usuario, 2) Evaluación de portalesgubernamentales, dedicado a la evaluación de los portales gubernamentales de acuerdo a laselección del proceso uno con el fin de identificar aquellos portales gubernamentales que cuentencon las características del buen diseño de portales gubernamentales en cuanto estructura yorganización, 3) Creación de ontología de e-gobierno, dedicado a la generación de la ontología dee-gobierno partiendo de la iniciativa de los portales gubernamentales seleccionados y evaluadosno tienen ontología que representen sus contenidos tomando en cuenta la metodología para lacreación de ontologías por [F. Noy 2005]. Los procesos involucrados en la fase 1 se esquematizanen la Figura 4-2. Figura 4-2: Fase 1-Desarrollo de ontología de e-gobierno.4.2.1 PROCESO 1: SELECCIÓN DE PORTALES GUBERNAMENTALESEste proceso consiste en la selección de portales gubernamentales que presenten su informaciónen la Web de manera que el usuario pueda encontrarla fácilmente con el fin de adquirir unamuestra de los portales gubernamentales más representativos de la información y sirvan de basepara la generación de la ontología de e-gobierno. Para tal propósito se consideró el índice deGobierno Electrónico Estatal (IGEE 2009) de los portales gubernamentales de los 31 estados y unDistrito Federal que se presento en el ranking de [Política Digital 2009]. La medición del IGEEE2009 toman en cuenta las característica de: información, interacción, integración y participacióncon tales características permiten ofrecer una aproximación integral sobre la utilidad que ofrece elportal gubernamental a los ciudadanos, la evaluación dio un total de 16 mil 992 datos para laconsolidación del IGEE 2009, en la Tabla 4-1 se detalla cada una de las características para elranking con sus atributos y descripción correspondiente. 25 | P á g i n a
  34. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Tabla 4-1: Características evaluadas por ranking de [Política Digital 2009]CARACTERISTICA: 1. Información ATRIBUTO DESCRIPCIÓN Información completa y El portal debe contar con información completa y detallada detallada: sobre fuentes de información, estadísticas, etc., que exista en la página de inicio varios bloques de información relacionados por ejemplo con noticias, trámites o eventos. Información Multimedia: Integración de soporte o de procedimientos que emplean sonidos, imágenes o textos para difundir información, especialmente de forma interactiva. Organización de la Forma en que se encuentra la información dentro del sitio Web. Información: Accesibilidad de la Fácil acceso a la información dentro del portal. Información: Transparencia: Acceso público a una información completa, exacta y clara acerca del gobierno.CARACTERISTICA: 2. Interacción ATRIBUTO DESCRIPCIÓN Contacto con Webmaster El portal debe contar con información completa y detallada y atención ciudadana: sobre fuentes de información, estadísticas, etc., que exista en la página de inicio varios bloques de información relacionados por ejemplo con noticias, trámites o eventos. Obtención de formatos en Obtención de formatos que se puedan bajar y guardar en línea: nuestro equipo para realizar algún trámite o llenarlo en línea. Búsquedas de Realizar búsquedas dentro del portal para encontrar de manera Información: más rápida información. Personalización: Adaptar el portal conforme a preferencias o gustos. Información dinámica: Evaluar la interactividad dentro del portal de gobierno. Obtención de formatos en Obtención de formatos que se puedan bajar y guardar en línea: nuestro equipo para realizar algún trámite o llenarlo en línea.CARACTERISTICA: 3. Transacción ATRIBUTO DESCRIPCIÓN Pagos en línea: Evaluar si dentro del portal se pueden realizar transacciones en línea. Seguridad: Evaluar la seguridad con la que cuenta el portal de gobierno para llevar a cabo transacciones en línea.CARACTERISTICA: 4. Integración ATRIBUTO DESCRIPCIÓN Integración vertical: Existe información de otros gobiernos tanto federal como municipal. Integración horizontal: Evaluar si el portal da información completa sobre el gobierno estatal. Integración transaccional Realizar transacciones en línea de otras dependencias o carrito de compras: gubernamentales y niveles de gobierno. 26 | P á g i n a
  35. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEBCARACTERISTICA: 5. Participación ATRIBUTO DESCRIPCIÓN Debates en línea de Se llevan a cabo discusiones o debates con funcionarios. asuntos públicos: Voto electrónico: Se lleva a cabo algún tipo de votación electrónica.CARACTERISTICA: 6. Diseño y EstiloDESCRIPCIÓN: Evaluar el diseño y estilo que cuenta el portal gubernamental.En la Figura 4-3 se muestra el producto final de la evaluación de los portales gubernamentales,destacando las puntuaciones de cada característica evaluada: información, interacción,transacción, integración y el número de posición correspondiente a cada estado. Figura 4-3: Índice de gobierno electrónico estatal 2009 [Política digital 09]. 27 | P á g i n a
  36. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB4.2.2 PROCESO 2: EVALUACIÓN DE PORTALES GUBERNAMENTALESEste proceso consiste en la evaluación de portales gubernamentales con las características delbuen diseño de portales gubernamentales. Tales características se tomaron en cuenta paraevaluar los portales gubernamentales para obtener aquellos que presenten su información deacuerdo a las características consideradas para el buen diseño de portales gubernamentales con elfin de generar una ontología de e-gobierno con la información que muestran los sitios Webgubernamentales pero solo con aquellos que presenten un buen nivel en estructura, organizacióny facilidad de acceso a la información de interés de los usuarios.El diseño de un portal gubernamental debe tomar en cuenta la experiencia que vivirá el usuariopor sus páginas y lograr que encuentre lo que está buscando de manera simple [Aceves 2008]. Porlo que se considera ciertas características como: Diseño y estructura, arquitectura, tramites yservicios, accesibilidad, participación ciudadana y transparencia que determinan si un portalgubernamental tiene una buena estructura y organización en su contenido y diseño.En la Tabla 4-2 se describen las características: diseño y estructura, arquitectura, trámites yservicios, accesibilidad, participación ciudadana y transparencia para el desarrollo de portalesgubernamentales centrados en el usuario y en estándares de certificación, cada una con sucorrespondiente descripción. Tabla 4-2: Características para el desarrollo de portales gubernamentales. CARACTERÍSTICA DESCRIPCIÓN 1. Diseño y estructura Se refiere a los conceptos para determinar la composición visual de un sitio (look and feel). Diseño visual: identidad del portal Estructura: la forma en que será presentada la información. Multimedia: nos permite tener un portal dinámico (animación, audio y video). Imágenes con intención: utilizar imágenes representativas y contar con un texto descriptivo. Estándares de estructura: XHTML, XML. Estándares de presentación: diseño con hojas de estilo CSS. 2. Arquitectura De acuerdo a [Rosenfeld 00], la arquitectura de la información para la Web se compone de cuatro componentes. a) Sistema de organización: Se refiere a las formas en que la información y contenidos de un sitio se catalogan. b) Sistema de navegación: Son los esquemas mediante los cuales el usuario se moverá a través del sitio. 28 | P á g i n a
  37. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB c) Sistema de rotulado (labeling): Se refiere a la manera en que se representará la información de un sitio de forma que el usuario comprenda la terminología. d) Sistema de búsqueda: Es la forma en que los usuarios tratarán de localizar la información en el sitio.3. Trámites y servicios Una de las formas en que el ciudadano percibe la transformación de un gobierno a e-gobierno está en la posibilidad de realizar trámites y servicios en línea. Se deben de cuidar los siguientes aspectos: Facilidad para encontrar y acceder al trámite o servicio. Estado del proceso del trámite. Diseño de formularios. Esquemas de seguridad. Flexibilidad y eficiencia en el uso.4. Accesibilidad La accesibilidad Web significa que personas con algún tipo de discapacidad pueden hacer uso de la Web, es decir, al hablar de accesibilidad Web se hace referencia a un diseño que va a permitir que estas personas puedan percibir, entender, navegar e interactuar con la Web, independientemente de sus limitantes físicas o técnicas.5. Participación En cualquier gobierno democrático, la participación ciudadana Ciudadana debe representar uno de los principales objetivos a fomentar. Para lograr la participación ciudadana se debe: o Promover y fomentar la participación a través de la publicación de información dirigida a diferentes sectores de la sociedad (e- Information). o Facilitar consultas vía electrónica donde los ciudadanos pueden enterarse de las acciones de sus autoridades, así como deliberar opiniones sobre éstas (e-Consultation). o Realizar peticiones para convertirse en parte proactiva en las decisiones, o en su caso recibir una respuesta directa sobre algún asunto específico (e-Decisión making).6. Transparencia La transparencia de la información es una consecuencia de la participación ciudadana. La transparencia de la información comprende: a) La publicación de información relevante para la sociedad relacionada con el hacer y qué hacer de una entidad pública, alineándose generalmente a una ley o regulación de acceso a la información. 29 | P á g i n a
  38. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB b) La fácil localización (findability) de datos relacionados con la labor de una dependencia gubernamental por parte de cualquier usuario. Si se requiere información adicional deberá ser solicitada en línea. c) La presentación de información en un lenguaje claro, de manera que cualquier ciudadano pueda comprender el significado de los contenidos, independientemente de su experiencia en el uso de herramientas tecnológicas.De acuerdo en la evaluación de portales gubernamentales en [Política digital 09] se tomaron losprimeros ocho portales de gobierno estatales: Nuevo León, Sinaloa, Puebla, Estado de México,Distrito Federal, Yucatán, Veracruz y Guerrero, estos se reevaluaron tomando en cuenta lascaracterísticas del diseño de portales gubernamentales: Diseño y estructura, arquitectura,tramites y servicios, accesibilidad, participación ciudadana y transparencia. Se consideró unaponderación de 0 a 1 tomando en cuenta sí cumplían con todas o algunos de los atributos deevaluación. En la Tabla 4-3 se muestra los resultados obtenidos para cada portal gubernamentalestatal.Tabla 4-3: Evaluación de portales gubernamentales de acuerdo a las características de diseño de portales gubernamentales. Distrito Federal Nuevo León Estado de Guerrero Veracruz Yucatán México Sinaloa Puebla Diseño y estructura Diseño visual 1 1 1 1 1 1 1 1 Estructura 1 1 1 1 1 1 1 1 Sistema visual 1 1 1 1 1 1 1 1 Iconografía 1 1 1 .5 .8 0 1 1 Multimedia .5 .5 .5 .8 .8 .5 1 .5 Imágenes con intención 1 1 1 1 1 1 1 1 Estándares de estructura 1 .5 1 1 1 1 1 1 Estándares de presentación 1 1 1 0 1 1 0 1 Arquitectura Sistema de organización 1 .8 .8 1 1 .8 .8 1 Sistemas de navegación 1 1 1 1 1 1 1 1 Sistema de rotulado 1 1 1 1 1 1 1 1 Sistema de búsqueda .8 .8 .5 .8 .5 .5 .3 .5 Trámites y servicios 1 1 .5 1 .8 1 .8 1 30 | P á g i n a
  39. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Accesibilidad Nivel A (1 punto) 1 0 0 0 0 0 0 0 Nivel AA (2 puntos) Nivel AAA (3 puntos) Participación ciudadana Civismo 0 0 1 1 1 0 1 0 Audiencias publicas 1 1 1 1 1 1 1 1 Consulta de opiniones 1 1 0 0 1 1 0 1 Interacción sincrónica 1 0 1 1 1 1 0 1 Transparencia 1 1 1 1 1 1 1 1 Puntuación 17.3 14.6 15.3 15.1 16.9 14.8 13.9 164.2.3 PROCESO 3: CREACIÓN DE ONTOLOGÍA DE GOBIERNOEste proceso consiste la creación de una ontología de e-gobierno tomando en cuenta unametodología para la creación de ontologías con la iniciativa de que no se encontró una ontologíaen los portales gubernamentales que se tomaron de la actividad de selección de portalesgubernamentales. Con la falta de la ontología se consideró buscar alguna herramienta disponibleen la Web para la generación de ontologías, en el anexo A1 se muestran las herramientasutilizadas y el resultado que arrojaron, se usaron tres herramientas Ontogen, TouchGrahp y WebData Extracto. Sin embargo el resultado propuesto por las herramientas no fue satisfactorio, yaque no generaban una ontología, extraían palabras clave o enlaces de ligas externas, hasta elmomento no se encuentran herramientas que generan automáticamente una ontología, necesitande la intervención de un experto o algún usuario que tenga conocimiento en el área, para generarla base de la ontología. Con esta perspectiva se consideró generar una ontología de dominio parapruebas de la investigación, debido a que el objetivo de la tesis no es construir una ontología dedominio, pero sí utilizar alguna.La ontología cubrirá el dominio de e-gobierno con el fin de realizar recomendaciones a usuariossobre información de portales gubernamentales, para lo cual fue necesario observar cada portalgubernamental para extraer la guía de contenido que abordan y las categorías que existen en cadacontenido para realizar una clasificación, ordenación y búsqueda de relaciones entre los conceptosidentificados, para lo cual se utilizo una metodología para la creación de ontologías que sedescribe en el siguiente punto. 31 | P á g i n a
  40. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB4.2.3.1 METODOLOGÍA PARA LA CREACIÓN DE ONTOLOGÍA DE E-GOBIERNOPara el desarrollo de la ontología se abordaron pasos generales, no hay solo una metodología parael desarrollo de ontologías, se consideró utilizar la metodología descrita en [F. Noy 2005] queaborda los puntos generales considerados para el desarrollo de una ontología, toma en cuentatres pasos: 1) enumerar términos importantes para la ontología, dedicado a la recopilación detérminos que conceptualiza el dominio, 2) definir clases y jerarquía de clases, dedicado acategorizar los conceptos más sobresalientes y generalizados, y 3) definir las propiedades de lasclases, dedicado a determinar las relaciones no taxonómicas entre clases y los valores quedescriben a las clases.PASO 1: Enumerar términos importantes para la ontología.Una vez que se obtuvo cuales son los mejores portales gubernamentales se analizó la informaciónque presentan para extraer categorías y sub-categorías que servirán como terminología para laontología, en la Tabla 4-4 se muestra la información seleccionada, categorías y sub-categorías delo que encontramos en un portal gubernamental. Tabla 4-4: Términos para ontología CATEGORÍAS SUBCATEGORÍASADULTOS MAYORES Salud y movilidad Educación y entretenimiento Apoyo económico Apoyo social y familiar Entretenimiento y vida cotidiana Convivir con adultos mayores recursosDEPORTE Apoyos Becas Reconocimientos Especialidades deportivas Desarrollo social y promoción Nuestros deportistas Olimpiadas y campeonatos Espacios deportivos Educación y capacitación Deporte para personas con discapacidadDESARROLLO SOCIAL - Vivienda Asistencia social Niños y jóvenes Comunidad Migrantes Salud Publicaciones y recursos Asistencia económica y educativa 32 | P á g i n a
  41. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Créditos para vivienda Obras Ley de propiedad Apoyo alimentario a madres solteras Servicios y trámites Adquisición de propiedad.DESARROLLO AGROPECUARIO Agricultura Ganadería Agronegocios Medio ambiente y recursos naturales Desarrollo rural Sanidad e inocuidad Créditos Reglas de operación Negocios Investigación Capacitación Programas Agro estadística Leyes y normasECONOMIA Y NEGOCIOS Leyes y reglamentos Iniciar negocio Reconocimientos y certificaciones Servicios para micro, pequeñas y medianas empresas Financiamiento y apoyos para negocios Desarrollo regional Atención empresarial Inversión extranjera Comercio exterior EmprendedoresEDUCACION Becas Bibliotecas Evaluaciones y estadísticas Medios de comunicación Convocatorias y reconocimientos Escuelas Personas con discapacidad Instituciones educativas Programas educativos Seguro contra accidentes Escuelas Programas de uniformes escolares Educación garantizada Directorio de escuelas Programas y resultadosJOVENES Salud preventiva 33 | P á g i n a
  42. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Asistencia social para jóvenes Centros de atención Sexualidad y planificación Convocatorias Talleres para jóvenes Arte y culturaMUJERES Salud Recursos y comunicación Derechos Apoyo económico Asistencia social y familiarNIÑOS Juegos Desarrollo sustentable Medio ambiente Programas infantilesPERSONAS CON DISCAPACIDAD Apoyo económico Salud Derechos Empleo Educación y capacitaciónTRABAJO Bolsa de trabajo Anuncios clasificados Apoyo económico laboral Derechos de los trabajadores Cursos y capacitación Estadísticas laborales Empleo para personas con discapacidad Seguridad laboral Seguro de desempleo Servicio social Prácticas profesionalesSALUD Donación de órganos y sangre Salud preventiva Apoyos médicos y seguros Planificación familiar Servicios médicos Información estadística Red de hospitales Programas de salud Interrupción legal del embarazo Salud para adultos mayores Salud para personas con discapacidad Sexualidad y planificación familiar Red de hospitalesTURISMO Rutas turísticas Atractivos turísticos 34 | P á g i n a
  43. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Parques y zoológicosPROTECCION CIVIL Medidas preventivas Puntos de encharcamiento Normatividad de protección civil Protección civil infantil Sistema de alerta tempranaMEDIO AMBIENTE Cambio climático Meteorología Programas de contingencia Ahorro de agua Medio ambiente para niños Apoyos Protección y prevención Gestión forestalCULTURA Música Artesanías Gastronomías Tradiciones y costumbres Actividades TalleresSEGURIDAD Víctimas del delito Prevención del delito Protección civil Prevención de riesgosTRANSPARENCIA Por concepto Por dependenciaGOBIERNO Dependencias y Entidades Plan estatal Municipios Leyes y reglamentos Poder judicial Poder legislativoTRÁMITES Y SERVICIOSPASO 2: Definir las clases y jerarquía de clases.Seleccionados los términos para la ontología los cuales se clasificaron definiendo los mássobresalientes y se conceptualizaron términos que engloban varias categorías. En la Tabla 4-5 semuestra una breve descripción de las clases obtenidas: arte y cultura, becas, deporte,desarrolloagropecuario, desarrollosocial, economiaynegocios, educación, medioambiente,normatividad, participacionciudadana, perfil, persona, salud, seguridad, tramitesyservicios, trabajoy turismo. En el anexo A3 se encuentra el grafico jerárquico de la organización de ontología de e-gobierno. 35 | P á g i n a
  44. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Tabla 4-5: Clases definidas para ontología. CATEGORIA DESCRIPCIÓN Contiene información de eventos culturales y presentación de artes,ArteyCultura está compuesto de actividades y talleres. Contiene información de todas las becas ofrecidas por el gobierno eBecas instituciones educativas.Deporte Contiene información de eventos, tipos de deportes e instituciones. Contiene información sobre estadística agropecuaria y programasDesarrolloAgropecuario agropecuarios Contiene información sobre programas sociales, apoyos sociales yDearrolloSocial asistencia social. Contiene información sobre los servicios, apoyos para las empresasEconomiayNegocios y negocios. Contiene información sobre bibliotecas, instituciones y programasEducación educativos que ofrece. Contiene información de quien lo compone y de las institucionesGobierno que lo componen. Contiene información de los programas que ofrece el gobierno alMedioAmbiente cuidado del medio ambiente. Contiene información de las leyes y reglamentos de diferentesNormatividad sectoresParticipacionCiudadana Contiene información en donde los usuarios pueden opinar. Contiene información de los programas que ofrece el gobierno alPerfil ciudadano. Contiene información de instituciones y programas de salud paraPersona los ciudadanos. Contiene información de instituciones de salud, programas deSalud salud, salud preventiva y sexualidad y planificación familiar. Contiene información de protección civil, prevención del delito ySeguridad denuncias y quejas. Contiene información de la bolsa de trabajo, seguridad laboral yTrabajo derechos de los trabajadores. Contiene información de los diferentes trámites que se realizan enTramitesyServicios el gobierno.Transparencia Contiene información de los procedimientos del gobierno. Contiene información de los atractivos turísticos y serviciosTurismo ofrecidos a los ciudadanos.PASO 3: Definir las propiedades de las clases.Para la definición de las propiedades de la ontología se consideraron dos tipos de propiedades: 1)propiedad tipo datos la cual toma atributos para describir a una clase y 2) propiedad tipo objeto lacual se encarga de encontrar las relaciones no taxonómicas entre clases. 36 | P á g i n a
  45. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB 1) Propiedad tipo dato:Para cada clase y / o subclase se identificó un tipo de datos que describe a una clase o nos ayuda afiltrar la información para el tipo de perfil que corresponda la información. En la Tabla 4-6 sedetalla los tipos de datos para las clases de la ontología y la descripción del tipo de dato. En elAnexo A2 se encuentra un grafico de todas las clases que conforman la ontología con la propiedadtipo dato. Tabla 4-6: Propiedades tipo datoPROPIEDAD TIPO DE DATO CLASE DESCRIPCIÓN Esta propiedad determina si una personaCasa Perfil tiene casa Esta propiedad determina a que se dedicaDedicación Perfil una persona. Esta propiedad determina si una personaDeportes Perfil tiene interés en el deporte. Esta propiedad determina si una personaDesarrollo_Agropecuario Perfil tiene interés en el desarrollo agropecuario. Esta propiedad determina si una personaEconomía Perfil tiene interés en la economía. Esta propiedad determina la fecha deFecha_nac Perfil nacimiento de una persona. Esta propiedad determina el nivel de unaNivel Becas beca (si una beca es de nivel básico, medio o superior) Esta propiedad determina a que perfil estáPerfil Perfil asociada una persona. Esta propiedad determina si una personaPolítica Perfil tiene interés en la política. Esta propiedad determina si una personaSeguridad Perfil tiene interés en la economía. Esta propiedad determina el sexo de unaSexo Perfil persona. Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_actividad Actividades asocia actividades culturales. Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_apoyo Apoyos asocia los apoyos ofrecidos por el gobierno. Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_asistencia AsistenciaSocial asocia la información de asistencia social. Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_deporte Deporte asocia los tipos de deportes. Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_inst_deporte Deporte asocia las instituciones deportivas. 37 | P á g i n a
  46. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Instituciones Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_inst_edu Educativas asocia las instituciones educativas. Esta propiedad determina a qué categoría InstitucionesTipo_inst_gubernamentales tiene asociada una institución Gubernamentales gubernamental. Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_inst_salud Instituciones asocia las instituciones de salud. Esta propiedad determina a qué categoríaTipo_lr Normatividad tiene asociada leyes y /o reglamentos. Esta propiedad determina a qué perfil se ProgramasTipo_prog_ecologico asocia los programas ecológicos de medio Ecológicos ambiente. Esta propiedad determina a qué perfil se ProgramasTipo_prog_edu asocia los programas educativos ofrecidos educativos por la educación. Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_prog_salud ProgramasSalud asocia los programas de salud. Programas Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_programa_soc Sociales asocia los programas sociales. Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_taller Talleres asocia los talleres culturales. Esta propiedad determina a qué trámite o TrámitesyTipo_tramite servicio se refiere. (Vivienda, control Servicios vehicular, impuestos, etc.) Esta propiedad determina a qué perfil seTipo_turismo Turismo asocia la información de turismo. Esta propiedad determina si una personavehículos Perfil tiene vehículo. 2) Propiedad objeto:Se identificaron las propiedades objeto (relaciones no taxonómicas) partiendo en cómo secompone, se constituye y con cuáles otras categorías tendrían relación, si comparten informaciónentre categorías. En la Tabla 4-7 se muestran las relaciones identificadas con su dominio y rango. 38 | P á g i n a
  47. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Tabla 4-7: Relaciones no taxonómicas PROPIEDAD OBJETO DOMINIO RANGO ArteyCultura DesarrolloAgropecuario Desarrollo Social Economía y Negocios Educación Medio Ambiente Normatividadofrece Gobierno Participación Ciudadana Salud Seguridad Trabajo Trámites y servicios Transparencia Turismopromueve Gobierno Deporte Actividadesse_compone_artecultura Arte y Cultura Talleres Instituciones Deportivasse_compone_deporte Deporte Tipo Deporte ProgramasAgropecuariosse_compone_desarrollo_agropec DesarrolloAgropecuario Capacitaciónuario Agroestadística Apoyosse_compone_desarrollo_social DesarrolloSocial ProgramasSociales AsistenciaSocial FinanciamientoyApoyosse_compone_economia EconomiayNegocios Negocios ServiciosMIPYMES ProgramasEducativosse_compone_educacion Educación Bibliotecas InstitucionesEducativasse_compone_gobierno Gobierno InstitucionesGubernamentales ProgramasEcologicosse_compone_medio_ambiente MedioAmbiente ProteccionyPrevencion Leyesse_compone_normatividad Normatividad Reglamentos Instituciones ProgramasSaludse_compone_salud Salud SexualidadyPlanificaciónFamiliar SaludPreventiva DenunciasyQuejasse_compone_seguridad Seguridad PrevenciondelDelito ProteccionCivil 39 | P á g i n a
  48. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB BolsadeTrabajose_compone_trabajo Trabajo DerechosdelosTrabajadores SeguridadLaboralse_compone_turismo Turismo DirectoriodeServicios Gabinete Gobernadorse_integra Gobierno PoderLegislativo PoderJudicial Deportetiene_apoyos Educación Apoyos Trabajo Deportetiene_becas Educación Apoyos Trabajo ArteyCultura DesarrolloAgropecuario DesarrolloSocial EconomiayNegociostiene_institucion_gubernamental Educación InstitucionesGubernamentales MedioAmbiente Salud Trabajo Turismo EconomiayNegocios Medioambiente Trabajo DesarrolloAgropecuario Leyestiene_leyes Gobierno Reglamentos Deporte Educación Saludtiene_perfil Persona Perfil ArteyCultura Gobiernotiene_trámites Educación TramitesyServicios Trabajo SaludEn el anexo A4 se encuentra el diagrama con las relaciones no taxonómicas de la ontología de e-gobierno, en el cual se detalla la correspondencia de las relaciones y como están entrelazadas lasclases. 40 | P á g i n a
  49. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB4.3 FASE 2: SELECCIÓN DE ATRIBUTOS DE ONTOLOGÍA DE USUARIOEsta fase consiste en la selección de atributos de ontología de usuario desarrollado por [Rojas2009] que sirven para perfilar a los usuarios de acuerdo a sus características.La ontología de usuario modela perfiles de usuario mediante una ontología, con el fin deespecificar sus costumbres, deficiencias, roles cotidianos y características, es decir, atributos quedefinen a una persona.Los perfiles de usuario son la base de la personalización de contenidos y/o repuestas arecomendaciones o peticiones.La información del usuario es explícitamente capturada, es decir, a través de formularios seobtiene la información que permitirá perfilar a los usuarios, de esta manera se instancia laontología de perfilesLa estructura de la ontología es una arquitectura “Nuclear + extensiones”, un núcleo (conjunto declases con sus respectivos atributos), con el fin que pueda ser poblada por cualquier usuario, y serutilizada para relacionarla con otras ontologías.En la Figura 4-4 se muestra la estructura de la ontología de usuario, donde se observa las clases ypropiedades de la ontología, para usos de la tesis se consideraron aquellos atributos que nosayudaran a identificar los intereses del usuario. En la Tabla 4-8 se identifican los atributos que setomaron en cuenta para perfilar a los usuarios, enumerando cada uno de los atributos, el nombredel atributo y una descripción de acuerdo al criterio de cada atributo, en el caso de los atributosseguridad y desarrollo agropecuario se agregaron a la ontología de usuario para poder referenciarcontenido a esos atributos. 41 | P á g i n a
  50. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEBFigura 4-4: Estructura de ontología de usuario 42 | P á g i n a
  51. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Tabla 4-8: Atributos de interés. Núm. Atributo Descripción 1 Fecha de nacimiento Determina la edad de la persona 2 Sexo Determina el sexo de la persona. 3 Dedicación: Determina a que se dedica la persona. Estudiante Trabajo Ninguno 4 Minusvalías Determina si tiene alguna discapacidad. 5 Deportes Determina si la persona está interesada en el deporte. 6 Economía Determina si la persona está interesada en la economía. 7 Política Determina si la persona está interesada en la política. 8 Medio ambiente Determina si la persona está interesada en el medio ambiente. 9 Seguridad Determina si la persona está interesada en la seguridad. 10 Desarrollo agropecuario Determina si la persona está interesada en el desarrollo agropecuario. 11 Casa Determina si renta o tiene casa una persona. 12 Vehículo Determina si tiene vehículo una persona.4.4 FASE 3: CATÁLOGO DE REGLAS DE INFERENCIA (SWRL)Esta fase consiste en la especificación de las reglas de inferencia que se utilizaron para larealización de personalización de contenidos Web, las reglas de inferencia son las encargadas deasociar los contenidos de una ontología de gobierno con las preferencias del usuario descritas enuna ontología de usuario.Las reglas se definen como teoremas que se declaran sobre relaciones que deben cumplir loselementos de la ontología, en este trabajo de investigación se crearon reglas que identifican losatributos de los usuarios y de acuerdo a ellos se selecciona información de la ontología de e-gobierno. Los atributos corresponden a conceptos personales, preferencias y de interés delusuario. Las reglas se desarrollaron con el lenguaje SWRL [W3C SWRL 2004].Antes de crear las reglas se definieron los perfiles que se abordarían, con el fin de crear grupos dereglas que identifiquen a cada perfil. En la Tabla 4-9 se muestran los perfiles que se tomaron encuenta para la realización de la tesis, cada perfil tiene un numero consecutivo, nombre de perfil yla edad que corresponde a cada perfil. 43 | P á g i n a
  52. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Tabla 4-9: Perfiles Núm. Perfil Edad 1 Adultos 29 – 59 2 Adultos Mayores + 60 3 Jóvenes 15 -28 4 Mujeres 23- 59 5 Niños 5 – 14 6 Personas con Discapacidad minusvalíaLas reglas se crearon de acuerdo a los perfiles: reglas para el perfil de adultos, reglas para el perfilde adultos mayores, reglas para el perfil de jóvenes, reglas para el perfil de mujeres, reglas para elperfil de niños y reglas para el perfil de personas con discapacidad, todas estas reglas seespecifican de acuerdo a los atributos identificados en la ontología de usuario (ver Tabla 4-8).4.4.1 REGLAS PARA EL PERFIL DE ADULTOSEste conjunto de reglas filtran información referente para el perfil de adultos que considera a laspersonas con edad entre los veintinueve años y cincuenta y nueve años. Las reglas se componenen dos grupos el primero identifica si el usuario tiene el perfil de adulto y el segundo grupo dereglas identifica las reglas para los atributos del perfil. En la Tabla 4-10 se muestra la descripcióndel conjunto de reglas de inferencia para el perfil de adultos, la tabla está dividida en tressecciones: 1) identifica el atributo correspondiente a la ontología de usuario, 2) el nombre de laregla asignada y 3) la descripción de la regla. Tabla 4-10: Reglas para el perfil de adultos.Reglas de identificación de perfil de acuerdo al atributo dedicación del usuario. NOMBRE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN DE REGLA Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adulto y es PA1 estudiante. Esta regla recomienda información relacionada con laEstudiante educación como el caso de bibliotecas, instituciones A1 educativas, programas educativos para adultos y leyes y apoyos relacionados con la educación Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adulto y PA2 tiene trabajo. Esta regla recomienda información para el perfil de adultosTrabajo relacionada con trabajo como el caso de bolsa de trabajo, A2 derechos de los trabajadores y leyes, apoyos e instituciones gubernamentales referentes al trabajo. PA3 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adulto.Ninguno A3 Esta regla recomienda información para el perfil de adultos que 44 | P á g i n a
  53. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB no tienen dedicación como el caso de bolsa de trabajo e instituciones educativas. Para la persona que tiene el perfil de adultos se recomienda contenidos de información de turismo como los atractivos que A4 pueden visitar y los servicios disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados para adultos.Información Esta regla recomienda información para el perfil de adultosgeneral relacionada con salud como el caso de programas educativos y A5 salud preventiva, así también información de leyes referentes a la salud Esta regla recomienda información para el perfil de adultos A6 relacionada con desarrollo social como el caso de apoyos, programas sociales y asistencia social para adultos.Reglas de identificación de acuerdo a los atributos de interés. NOMBRE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN DE REGLA Esta regla recomienda información para el perfil de adultos relacionada con el deporte como el caso de los tipos deDeportes A7 deportes, instituciones deportivas y leyes y apoyos asociadas al deporte. Esta regla recomienda información para el perfil de adultosMedio ambiente A8 relacionada con medio ambiente como el caso de programas ecológicos, protección y prevención y leyes asociadas.4.4.2 REGLAS PARA EL PERFIL DE ADULTOS MAYORESEste conjunto de reglas filtran información referente al perfil de adultos mayores que considera alas personas con edad a partir de sesenta años. Las reglas se componen en dos grupos el primeroidentifica si el usuario tiene el perfil de adultos mayores y el segundo grupo de reglas identifica lasreglas para los atributos del perfil. En la Tabla 4-11 se muestra la descripción del conjunto dereglas de inferencia para el perfil de adultos mayores, la tabla está dividida en tres secciones: 1)identifica el atributo correspondiente a la ontología de usuario, 2) el nombre de la regla asignada y3) la descripción de la regla. 45 | P á g i n a
  54. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Tabla 4-11: Reglas para el perfil de adultos mayoresReglas de identificación de perfil de acuerdo al atributo dedicación del usuario. NOMBRE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN DE REGLA Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adultos PAM1 mayores y es estudiante. Esta regla recomienda información relacionada con laEstudiante educación como el caso de bibliotecas, instituciones AM1 educativas, programas educativos para adultos y leyes y apoyos relacionados con la educación Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adulto mayor PAM2 y tiene trabajo. Esta regla recomienda información para el perfil de adultosTrabajo mayores relacionada con trabajo como el caso de bolsa de AM2 trabajo, derechos de los trabajadores y leyes, apoyos e instituciones gubernamentales referentes al trabajo. Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adultoNinguno PAM3 mayor. Para la persona que tiene el perfil de adultos mayores se recomienda contenidos de información de turismo como los AM3 atractivos que pueden visitar y los servicios disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados para adultos mayores.Información Esta regla recomienda información para el perfil de adultosgeneral mayores relacionada con salud como el caso de programas de AM4 salud y salud preventiva, así también información de leyes referentes a la salud Esta regla recomienda información para el perfil de adultos AM5 mayores relacionada con desarrollo social como el caso de apoyos, programas sociales y asistencia social.Reglas de identificación de acuerdo a los atributos de interés. NOMBRE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN DE REGLA Esta regla recomienda información para el perfil de adultos mayores relacionada con el deporte como el caso de los tiposDeportes AM6 de deportes, instituciones deportivas y leyes y apoyos asociadas al deporte. Esta regla recomienda información para el perfil de adultos mayores relacionada con medio ambiente como el caso deMedio ambiente AM7 programas ecológicos, protección y prevención y leyes asociadas. 46 | P á g i n a
  55. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB4.4.3 REGLAS PARA EL PERFIL DE PERSONAS CON DISCAPACIDADEste conjunto de reglas filtran información referente al perfil de personas con discapacidad, setoma en cuenta el atributo de minusvalías con el que se determina que considere que una personatiene una discapacidad, en este conjunto de reglas no se considera la edad. Las reglas secomponen en dos grupos el primero identifica si el usuario tiene el perfil de personas condiscapacidad y el segundo grupo de reglas identifica las reglas para los atributos del perfil. En laTabla 4-12 se muestra la descripción del conjunto de reglas de inferencia para el perfil de personascon discapacidad, la tabla está dividida en tres secciones: 1) identifica el atributo correspondientea la ontología de usuario, 2) el nombre de la regla asignada y 3) la descripción de la regla. Tabla 4-12: Reglas para el perfil de personas con discapacidadReglas de identificación de perfil de acuerdo al atributo dedicación del usuario. NOMBRE DE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN REGLA Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de PD1 personas con discapacidad y es estudiante. Esta regla recomienda información relacionada con laEstudiante educación como el caso de bibliotecas, instituciones D1 educativas, programas educativos para adultos y leyes y apoyos relacionados con la educación para personas con discapacidad. Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de PD2 personas con discapacidad y tiene trabajo. Esta regla recomienda información para el perfil deTrabajo personas con discapacidad relacionada con trabajo como D2 el caso de bolsa de trabajo, derechos de los trabajadores y leyes, apoyos e instituciones gubernamentales referentes al trabajo. Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de PD3 personas con discapacidad. Esta regla recomienda información para el perfil deNinguno personas con discapacidad que no tienen dedicación D3 como el caso de bolsa de trabajo e instituciones educativas. Para la persona que tiene el perfil de personas con discapacidad se recomienda contenidos de información de turismo como los atractivos que pueden visitar y los D4 servicios disponibles. También muestra información deInformación cultura recomendando actividades y talleres adecuadosgeneral para adultos. Esta regla recomienda información para el perfil de personas con discapacidad relacionada con salud como D5 el caso de programas educativos y salud preventiva, así también información de leyes referentes a la salud. 47 | P á g i n a
  56. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Esta regla recomienda información para el perfil de personas con discapacidad relacionada con desarrollo D6 social como el caso de apoyos, programas sociales y asistencia social.Reglas de identificación de acuerdo a los atributos de interés. NOMBRE DE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN REGLA Esta regla recomienda información para el perfil de personas con discapacidad relacionada con el deporteDeportes D7 como el caso de los tipos de deportes, instituciones deportivas y leyes y apoyos asociadas al deporte. Esta regla recomienda información para el perfil de personas con discapacidad relacionada con medioMedio ambiente D8 ambiente como el caso de programas ecológicos, protección y prevención y leyes asociadas.4.4.4 REGLAS PARA EL PERFIL DE JÓVENESEste conjunto de reglas filtran información referente al perfil de jóvenes que considera a laspersonas con edad entre quince años hasta los veintiocho años. Las reglas se componen en dosgrupos el primero identifica si el usuario tiene el perfil de adulto y el segundo grupo de reglasidentifica las reglas para los atributos del perfil. En la se muestra la descripción del conjunto dereglas de inferencia para el perfil de jóvenes, la tabla está dividida en tres secciones: 1) identificael atributo correspondiente a la ontología de usuario, 2) el nombre de la regla asignada y 3) ladescripción de la regla. Tabla 4-13: Reglas para el perfil de jóvenes.Reglas de identificación de perfil de acuerdo al atributo dedicación del usuario. NOMBRE DE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN REGLA Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de PJ1 jóvenes y es estudiante.Estudiante Esta regla recomienda información relacionada con la J1 educación como el caso de bibliotecas, instituciones educativas y programas educativos. Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de PJ2 jóvenes y tiene trabajo. Esta regla recomienda información para el perfil deTrabajo jóvenes relacionada con trabajo como el caso de bolsa J2 de trabajo, derechos de los trabajadores y e instituciones gubernamentales referentes al trabajo. 48 | P á g i n a
  57. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de PJ3 jóvenes.Ninguno Esta regla recomienda información para el perfil de J3 jóvenes que no tienen dedicación como el caso de bolsa de trabajo e instituciones educativas. Para la persona que tiene el perfil de jóvenes se recomienda contenidos de información de turismo como los atractivos que pueden visitar y los servicios J4 disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados paraInformación adultos.general Esta regla recomienda información para el perfil de jóvenes relacionada con salud como el caso de J5 programas de salud y sexualidad y planificación familiar, así también información de desarrollo social como asistencia social para jóvenes.Reglas de identificación de acuerdo a los atributos de interés. NOMBRE DE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN REGLA Esta regla recomienda información para el perfil de adultos relacionada con el deporte como el caso de losDeportes J6 tipos de deportes, instituciones deportivas y leyes y apoyos asociadas al deporte. Esta regla recomienda información para el perfil de jóvenes relacionada con economía como el caso deEconomía J7 financiamiento y apoyos y servicios para microempresas. Esta regla recomienda información para el perfil de jóvenes relacionada con política como el caso de losPolítica J8 poderes que integran al gobierno y las formas de participación ciudadana. Esta regla recomienda información para el perfil deSeguridad J9 jóvenes relacionada con seguridad como el caso de protección civil.Desarrollo Esta regla recomienda información para el perfil de J10agropecuario jóvenes relacionada con deporte. Esta regla recomienda información para el perfil de adultos relacionada con medio ambiente como el casoMedio ambiente J11 de programas ecológicos, protección y prevención y leyes asociadas. 49 | P á g i n a
  58. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB4.4.5 REGLAS PARA EL PERFIL DE MUJERESEste conjunto de reglas filtran información referente al perfil de mujeres que considera a laspersonas con edad entre los veintinueve años y cincuenta y nueve años, además de ser mujer. Lasreglas se componen en dos grupos el primero identifica si el usuario tiene el perfil de mujeres y elsegundo grupo de reglas identifica las reglas para los atributos del perfil. En la Tabla 4-14 semuestra la descripción del conjunto de reglas de inferencia para el perfil de adultos, la tabla estádividida en tres secciones: 1) identifica el atributo correspondiente a la ontología de usuario, 2) elnombre de la regla asignada y 3) la descripción de la regla. Tabla 4-14: Reglas para el perfil de mujeres.Reglas de identificación de perfil de acuerdo al atributo dedicación del usuario. NOMBRE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN DE REGLA Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de mujer y es PM1 estudiante. Esta regla recomienda información relacionada con laEstudiante educación como el caso de bibliotecas, instituciones M1 educativas, programas educativos para adultos y leyes y apoyos relacionados con la educación para mujeres. Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de mujeres y PM2 tiene trabajo. Esta regla recomienda información para el perfil de mujeresTrabajo relacionada con trabajo como el caso de bolsa de trabajo, M2 derechos de los trabajadores y leyes, apoyos e instituciones gubernamentales referentes al trabajo. PM3 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de mujeres. Esta regla recomienda información para el perfil de mujeresNinguno M3 que no tienen dedicación como el caso de bolsa de trabajo e instituciones educativas. Para la persona que tiene el perfil de mujeres se recomienda contenidos de información de turismo como los atractivos M4 que pueden visitar y los servicios disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados para adultos.Información Esta regla recomienda información para el perfil de mujeresgeneral relacionada con salud como el caso de programas educativos M5 y salud preventiva, así también información de leyes referentes a la salud Esta regla recomienda información para el perfil de mujeres M6 relacionada con desarrollo social como el caso de apoyos, programas sociales y asistencia social para adultos. 50 | P á g i n a
  59. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEBReglas de identificación de acuerdo a los atributos de interés. NOMBRE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN DE REGLA Esta regla recomienda información para el perfil de mujeres relacionada con el deporte como el caso de los tipos deDeportes M7 deportes, instituciones deportivas y leyes y apoyos asociadas al deporte. Esta regla recomienda información para el perfil de adultosMedio ambiente M8 relacionada con medio ambiente como el caso de programas ecológicos, protección y prevención y leyes asociadas.4.4.6 REGLAS PARA EL PERFIL DE NIÑOSEste conjunto de reglas filtran información referente al perfil de niños que tengan un margen deedad de cinco años hasta catorce años. Las reglas se componen en dos grupos el primero identificasi el usuario tiene el perfil de niños y el segundo grupo de reglas identifica las reglas para losatributos del perfil. En la Tabla 4-15 se muestra la descripción del conjunto de reglas de inferenciapara el perfil de niños, la tabla está dividida en tres secciones: 1) identifica el atributocorrespondiente a la ontología de usuario, 2) el nombre de la regla asignada y 3) la descripción dela regla. Tabla 4-15: Reglas para el perfil de niños.Reglas de identificación de perfil de acuerdo al atributo dedicación del usuario. NOMBRE DE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN REGLA Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil PN1 de adulto y es estudiante. Esta regla recomienda información relacionadaEstudiante con la educación como el caso de bibliotecas, N1 programas educativos, becas y apoyos asociados para el perfil de niños. Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil PN2 de niños.Ninguno Esta regla recomienda información de educación N2 y becas para niños sin ninguna actividad Para la persona que tiene el perfil de adultos se recomienda contenidos de información de turismo como los atractivos que pueden visitar yInformación general N3 los servicios disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados para adultos. 51 | P á g i n a
  60. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEBReglas de identificación de acuerdo a los atributos de interés. NOMBRE DE ATRIBUTO DESCRIPCIÓN REGLA Esta regla recomienda información para el perfil de niños relacionada con el deporte como elDeportes N4 caso de los tipos de deportes y becas y apoyos asociados.4.4.7 REGLAS GENERALESEste conjunto de reglas filtran información para todos los perfiles de acuerdo al identificador decada regla que corresponde a un atributo de interés de un usuario. En la Tabla 4-16 se puedeobservar las reglas de: Beca, casa, economía, política, registro civil y desarrollo agropecuario. Tabla 4-16: Reglas generales. ATRIBUTO NOMBRE DE DESCRIPCIÓN REGLA Esta regla recomienda información relacionada con becas yBeca B1 apoyos asociados a la educación. Esta regla recomienda información relacionada con economíaEconomía E1 como el caso de financiamiento y apoyos, servicios para microempresas y leyes e instituciones asociadas. Esta regla recomienda información relacionada con políticaPolítica P1 como el caso de financiamiento y apoyos, servicios para microempresas y leyes e instituciones asociadas. Esta regla recomienda información relacionada con seguridadSeguridad S1 como el caso de protección civil.Desarrollo Esta regla recomienda información relacionada al desarrollo DA1agropecuario agropecuario como el caso de programas agropecuarios Esta regla recomienda información relacionada al atributoCasa C1 casa como el caso de trámites y servicios asociados a la vivienda. Esta regla recomienda información relacionada al atributoVehículo V1 vehículo como el caso de trámites y servicios asociados al uso y movilidad del vehículo. Esta regla recomienda información relacionada a los trámitesRegistro Civil RC1 de registro civil como el caso de acta de nacimiento, CURP, acta de matrimonio, etc. 52 | P á g i n a
  61. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB4.4.8 REGLAS EN LENGUAJE SWRLEn la Tabla 4-17 se muestra las reglas para los grupos de perfiles identificados, cada regla tieneasignado su identificador y su sintaxis en el lenguaje SWRL [W3C SWRL 2004]. Tabla 4-17: Reglas en sintaxis SWRLIDENTIFICADOR REGLA EN LENGUAJE SWRL gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) PA1 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Estudiante") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Adultos") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) PA2 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Trabajo") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Adultos") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) PA3 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Ninguno") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Adultos") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) PAM1 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Estudiante") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "AdultosMayores") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) PAM2 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Trabajo") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "AdultosMayores") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) + gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) PAM3 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Ninguno") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "AdultosMayores") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Estudiante") gobierno:perfil(?y, ?a) PD1 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Trabajo") gobierno:perfil(?y, ?a) PD2 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Ninguno") gobierno:perfil(?y, ?a) PD3 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) PJ1 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Estudiante") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Jovenes") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) PJ2 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Trabajo") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Jovenes") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) PJ3 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Ninguno") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Jovenes") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) PM1 gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z) 53 | P á g i n a
  62. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Estudiante") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Mujeres") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z)PM2 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Trabajo") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Mujeres") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z)PM3 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Ninguno") gobierno:perfil(?y, ?a) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Mujeres") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Estudiante") gobierno:perfil(?y, ?a)PN1 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Niños") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Ninguno") gobierno:perfil(?y, ?a)PN2 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Niños") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y) gobierno:Educación(?a) gobierno:Bibliotecas(?b) gobierno:InstitucionesEducativas(?c) gobierno:ProgramasEducativos(?d) gobierno:tipo_inst_edu(?c, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Adultos") gobierno:tipo_prog_edu(?d, ?f) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Adultos") gobierno:Leyes(?g) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?b)A1 gobierno:se_compone_Educación(?a, ?c) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) + gobierno:Apoyos(?h) + gobierno:tiene_apoyos(?a, ?h) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?c) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?h) gobierno:Trabajo(?a) gobierno:BolsadeTrabajo(?b) gobierno:DerechosdelosTrabajadores(?c) gobierno:tipo_trabajo(?b, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Adultos") gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d) + gobierno:Leyes(?f) gobierno:Apoyos(?g) + gobierno:tiene_leyes(?a, ?f)A2 gobierno:tiene_apoyos(?a, ?g) gobierno:InstitucionesGubernamentales(?h) gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?h) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?f) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?g) gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?h) gobierno:Trabajo(?a) gobierno:BolsadeTrabajo(?b) gobierno:tipo_trabajo(?b, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Adultos") gobierno:Educación(?d) gobierno:InstitucionesEducativas(?e) + gobierno:tipo_inst_edu(?e, ?f)A3 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Adultos") gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?d, ?e) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?d, ?e) gobierno:Gobierno(?z) gobierno:Turismo(?a) gobierno:tipo_turismo(?a, ?b) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Adultos") gobierno:ArteyCultura(?c) gobierno:Actividades(?d) gobierno:tipo_actividad(?d, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Adultos") gobierno:Talleres(?f)A4 gobierno:tipo_taller(?f, ?g) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?g, "Adultos") gobierno:ofrece_turismo(?z, ?a) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?d) gobierno:ofrece_turismo(?z, ?a) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?d) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?f) gobierno:Salud(?z) gobierno:ProgramasSalud(?a) gobierno:tipo_prog_salud(?a, ?b)A5 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Adultos") + gobierno:SaludPreventiva(?c) 54 | P á g i n a
  63. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB gobierno:se_compone_salud(?z, ?a) gobierno:se_compone_salud(?z, ?c) gobierno:Leyes(?d) gobierno:tiene_leyes(?z, ?d) gobierno:Reglamentos(?e) gobierno:tiene_leyes(?z, ?e) gobierno:se_compone_salud(?z, ?a) gobierno:se_compone_salud(?z, ?c) gobierno:tiene_leyes(?z, ?d) gobierno:tiene_leyes(?z, ?e) gobierno:DesarrolloSocial(?z) gobierno:Apoyos(?a) gobierno:AsistenciaSocial(?b) gobierno:ProgramasSociales(?c) gobierno:tipo_apoyo(?a, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Adultos") gobierno:tipo_asistencia(?b, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Adultos") gobierno:tipo_programa_soc(?c, ?f)A6 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Adultos") gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?b) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?c) gobierno:Deporte(?x) gobierno:InstitucionesDeportivas(?y) gobierno:TipoDeporte(?z) gobierno:Becas(?a) gobierno:Apoyos(?b) gobierno:tipo_deporte(?z, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Adultos") gobierno:tipo_inst_deporte(?y, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Adultos")A7 gobierno:Apoyos(?e) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) gobierno:tiene_becas(?x, ?a) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?e) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) gobierno:tiene_becas(?x, ?a) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?e) gobierno:MedioAmbiente(?a) gobierno:ProgramasEcológicos(?b) gobierno:tipo_prog_ecologico(?b, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Adultos") + gobierno:ProteccionyPrevencion(?c) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b)A8 gobierno:Leyes(?e) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?c) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?c) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e) gobierno:Educación(?a) gobierno:Bibliotecas(?b) gobierno:InstitucionesEducativas(?c) + gobierno:ProgramasEducativos(?d) gobierno:tipo_inst_edu(?c, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "AdultosMayores") gobierno:tipo_prog_edu(?d, ?f) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "AdultosMayores") gobierno:Leyes(?g) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?b)AM1 gobierno:se_compone_Educación(?a, ?c) + gobierno:se_compone_Educación(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) gobierno:Apoyos(?h) + gobierno:tiene_apoyos(?a, ?h) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?c) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?h) gobierno:Trabajo(?a) gobierno:BolsadeTrabajo(?b) gobierno:DerechosdelosTrabajadores(?c) gobierno:tipo_trabajo(?b, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "AdultosMayores") gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c)AM2 gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d) gobierno:Leyes(?f) gobierno:Apoyos(?g) gobierno:tiene_leyes(?a, ?f) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?g) gobierno:InstitucionesGubernamentales(?h) gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?h) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) 55 | P á g i n a
  64. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?f) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?g) gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?h) gobierno:Gobierno(?z) gobierno:Turismo(?a) gobierno:tipo_turismo(?a, ?b) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "AdultosMayores") gobierno:ArteyCultura(?c) gobierno:Actividades(?d) gobierno:tipo_actividad(?d, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "AdultosMayores") gobierno:Talleres(?f)AM3 gobierno:tipo_taller(?f, ?g) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?g, "AdultosMayores") gobierno:ofrece_turismo(?z, ?a) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?d) gobierno:ofrece_turismo(?z, ?a) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?d) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?f) gobierno:Salud(?z) gobierno:ProgramasSalud(?a) gobierno:tipo_prog_salud(?a, ?b) + swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "AdultosMayores") gobierno:SaludPreventiva(?c) gobierno:se_compone_salud(?z, ?a) gobierno:se_compone_salud(?z, ?c)AM4 gobierno:Leyes(?d) gobierno:tiene_leyes(?z, ?d) gobierno:Reglamentos(?e) gobierno:tiene_leyes(?z, ?e) gobierno:se_compone_salud(?z, ?a) gobierno:se_compone_salud(?z, ?c) gobierno:tiene_leyes(?z, ?d) gobierno:tiene_leyes(?z, ?e) gobierno:DesarrolloSocial(?z) gobierno:Apoyos(?a) gobierno:AsistenciaSocial(?b) gobierno:ProgramasSociales(?c) gobierno:tipo_apoyo(?a, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "AdultosMayores") gobierno:tipo_asistencia(?b, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "AdultosMayores")AM5 gobierno:tipo_programa_soc(?c, ?f) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "AdultosMayores") gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?b) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?c) gobierno:Deporte(?x) gobierno:InstitucionesDeportivas(?y) gobierno:TipoDeporte(?z) gobierno:Becas(?a) gobierno:Apoyos(?b) gobierno:tipo_deporte(?z, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "AdultosMayores") gobierno:tipo_inst_deporte(?y, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d,AM6 "AdultosMayores") + gobierno:Apoyos(?e) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) gobierno:tiene_becas(?x, ?a) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?e) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) gobierno:tiene_becas(?x, ?a) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?e) gobierno:MedioAmbiente(?a) gobierno:ProgramasEcológicos(?b) gobierno:tipo_prog_ecologico(?b, ?d) + swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "AdultosMayores") + gobierno:ProteccionyPrevencion(?c) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b) gobierno:Leyes(?e)AM7 gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?c) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?c) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e) gobierno:Educación(?a) gobierno:Bibliotecas(?b) gobierno:InstitucionesEducativas(?c) gobierno:ProgramasEducativos(?d) gobierno:tipo_inst_edu(?c, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e,D1 "PersonasconDiscapacidad") gobierno:tipo_prog_edu(?d, ?f) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:Leyes(?g) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?c) 56 | P á g i n a
  65. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB gobierno:se_compone_Educación(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) gobierno:Apoyos(?h) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?h) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?c) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?h) gobierno:Trabajo(?a) gobierno:BolsadeTrabajo(?b) gobierno:DerechosdelosTrabajadores(?c) gobierno:SeguridadLaboral(?d) gobierno:tipo_trabajo(?b, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "PersonasconDiscapacidad ") gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d)D2 gobierno:Leyes(?f) gobierno:Apoyos(?g) gobierno:tiene_leyes(?a, ?f) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?g) gobierno:InstitucionesGubernamentales(?h) gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?h) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) + gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d) + gobierno:tiene_leyes(?a, ?f) + gobierno:tiene_apoyos(?a, ?g) gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?h) gobierno:Trabajo(?a) gobierno:BolsadeTrabajo(?b) gobierno:tipo_trabajo(?b, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:Educación(?d) + gobierno:InstitucionesEducativas(?e) gobierno:tipo_inst_edu(?e, ?f)D3 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?d, ?e) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?d, ?e) gobierno:Gobierno(?z) gobierno:Turismo(?a) gobierno:tipo_turismo(?a, ?b) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:ArteyCultura(?c) gobierno:Actividades(?d) gobierno:tipo_actividad(?d, ?e) + swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:Talleres(?f)D4 gobierno:tipo_taller(?f, ?g) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?g, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:ofrece_turismo(?z, ?a) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?d) + gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?f) gobierno:ofrece_turismo(?z, ?a) + gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?d) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?f) gobierno:Salud(?z) gobierno:Insituciones(?a) gobierno:tipo_ints_salud(?a, ?b) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:ProgramasSalud(?c) gobierno:tipo_prog_salud(?c, ?d)D5 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:se_compone_salud(?z, ?a) gobierno:se_compone_salud(?z, ?a) gobierno:se_compone_salud(?z, ?c) gobierno:DesarrolloSocial(?z) gobierno:Apoyos(?a) gobierno:AsistenciaSocial(?b) gobierno:ProgramasSociales(?c) gobierno:tipo_apoyo(?a, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:tipo_asistencia(?b, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:tipo_programa_soc(?c, ?f)D6 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?b) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?c) gobierno:Deporte(?x) gobierno:InstitucionesDeportivas(?y)D7 gobierno:TipoDeporte(?z) gobierno:Becas(?a) gobierno:Apoyos(?b) 57 | P á g i n a
  66. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB gobierno:tipo_deporte(?z, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:tipo_inst_deporte(?y, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:Apoyos(?e) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) gobierno:tiene_becas(?x, ?a) + gobierno:tiene_apoyos(?x, ?e) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) + gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) gobierno:tiene_becas(?x, ?a) + gobierno:tiene_apoyos(?x, ?e) gobierno:MedioAmbiente(?a) gobierno:ProgramasEcológicos(?b) gobierno:ProteccionyPrevencion(?c) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b)D8 gobierno:Leyes(?e) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?c) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e) gobierno:Educación(?a) gobierno:Bibliotecas(?b) gobierno:InstitucionesEducativas(?c) gobierno:tipo_inst_edu(?c, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Jovenes") gobierno:ProgramasEducativos(?e)J1 gobierno:tipo_prog_edu(?e, ?f) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Jovenes") gobierno:se_compone_Educación(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?b) + gobierno:se_compone_Educación(?a, ?c) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?e) gobierno:Trabajo(?a) gobierno:BolsadeTrabajo(?b) gobierno:DerechosdelosTrabajadores(?c) + gobierno:tipo_trabajo(?b, ?e)J2 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Jovenes") + gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) gobierno:Trabajo(?a) gobierno:BolsadeTrabajo(?b) gobierno:tipo_trabajo(?b, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Jovenes") gobierno:Educación(?d) gobierno:InstitucionesEducativas(?e) gobierno:tipo_inst_edu(?e, ?f)J3 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Jovenes") + gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?d, ?e) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?d, ?e) gobierno:Gobierno(?z) gobierno:Turismo(?a) gobierno:tipo_turismo(?a, ?b) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Jovenes") gobierno:ArteyCultura(?c) gobierno:Actividades(?d) + gobierno:tipo_actividad(?d, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Jovenes") gobierno:Talleres(?f)J4 gobierno:tipo_taller(?f, ?g) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?g, "Jovenes") gobierno:ofrece_turismo(?z, ?a) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?d) gobierno:ofrece_turismo(?z, ?a) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?d) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?f) gobierno:Salud(?h) gobierno:SexualidadyPlanificacionFamiliar(?i) gobierno:DesarrolloSocial(?z) gobierno:AsistenciaSocial(?a) gobierno:tipo_asistencia(?a, ?b) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Jovenes") gobierno:InstitucionesGubernamentales(?c) gobierno:se_compone_salud(?h, ?i)J5 gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a) gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?z, ?c) gobierno:se_compone_salud(?h, ?i) + gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a) gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?z, ?c) gobierno:Deporte(?x) gobierno:InstitucionesDeportivas(?y) gobierno:TipoDeporte(?z) gobierno:Becas(?a) gobierno:Apoyos(?b)J6 gobierno:tipo_deporte(?z, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Jovenes") gobierno:tipo_inst_deporte(?y, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Jovenes") 58 | P á g i n a
  67. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB gobierno:Apoyos(?e) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) + gobierno:tiene_becas(?x, ?a) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?e) & gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) + gobierno:tiene_becas(?x, ?a) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?e) gobierno:EconomiayNegocios(?a) gobierno:FinanciamientoyApoyos(?b) gobierno:ServiciosMIPYMES(?c) gobierno:se_compone_economia(?a, ?b)J7 gobierno:se_compone_economia(?a, ?b) gobierno:se_compone_economia(?a, ?c) gobierno:Gobierno(?a) gobierno:Gabinete(?e) gobierno:Gobernador(?b) gobierno:PoderJudicial(?c) gobierno:PoderLegislativo(?d)J8 gobierno:ParticipacionCiudadana(?f) gobierno:se_integra(?b, ?e) gobierno:se_integra(?b, ?c) gobierno:se_integra(?b, ?d) gobierno:se_integra(?b, ?d) + gobierno:ofrece_participacion(?e, ?f) gobierno:Seguridad(?a) + gobierno:ProteccionCivil(?b)J9 gobierno:se_compone_seguridad(?a, ?b) & gobierno:se_compone_seguridad(?a, ?b); gobierno:DesarrolloAgropecuario(?a) gobierno:ProgramasAgropecuarios(?b)J10 gobierno:se_compone_desarrollo_agropecuario(?a, ?b) gobierno:se_compone_desarrollo_agropecuario(?a, ?b); gobierno:MedioAmbiente(?a) gobierno:ProgramasEcológicos(?b) gobierno:tipo_prog_ecologico(?b, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Jovenes")J11 gobierno:ProteccionyPrevencion(?c) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b) & gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?c) obierno:Educación(?a) gobierno:Bibliotecas(?b) gobierno:InstitucionesEducativas(?c) gobierno:ProgramasEducativos(?d) gobierno:tipo_inst_edu(?c, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Mujeres") gobierno:tipo_prog_edu(?d, ?f) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Mujeres") gobierno:Leyes(?g) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?b)M1 gobierno:se_compone_Educación(?a, ?c) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) + gobierno:Apoyos(?h) + gobierno:tiene_apoyos(?a, ?h) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?c) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?h) gobierno:Trabajo(?a) gobierno:BolsadeTrabajo(?b) gobierno:DerechosdelosTrabajadores(?c) gobierno:SeguridadLaboral(?d) gobierno:tipo_trabajo(?b, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Mujeres") gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d) gobierno:Leyes(?f) gobierno:Apoyos(?g)M2 gobierno:tiene_leyes(?a, ?f) + gobierno:tiene_apoyos(?a, ?g) gobierno:InstitucionesGubernamentales(?h) gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?h) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?f) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?g) + gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?h) gobierno:Trabajo(?a) gobierno:BolsadeTrabajo(?b) gobierno:tipo_trabajo(?b, ?c)M3 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Mujeres") gobierno:Educación(?d) gobierno:InstitucionesEducativas(?e) gobierno:tipo_inst_edu(?e, ?f) 59 | P á g i n a
  68. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Mujeres") gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?d, ?e) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) gobierno:se_compone_Educación(?d, ?e) gobierno:Gobierno(?z) gobierno:Turismo(?a) gobierno:tipo_turismo(?a, ?b) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Mujeres") gobierno:ArteyCultura(?c) gobierno:Actividades(?d) gobierno:tipo_actividad(?d, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Mujeres") gobierno:Talleres(?f)M4 gobierno:tipo_taller(?f, ?g) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?g, "Mujeres") gobierno:ofrece_turismo(?z, ?a) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?d) gobierno:ofrece_turismo(?z, ?a) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?d) gobierno:se_compone_artecultura(?c, ?f) gobierno:Salud(?z) gobierno:ProgramasSalud(?a) gobierno:tipo_prog_salud(?a, ?b) + swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Mujeres") gobierno:SaludPreventiva(?c) g5obierno:se_compone_salud(?z, ?a) gobierno:se_compone_salud(?z, ?c)M5 gobierno:Leyes(?d) gobierno:tiene_leyes(?z, ?d) gobierno:Reglamentos(?e) gobierno:tiene_leyes(?z, ?e) gobierno:se_compone_salud(?z, ?a) gobierno:se_compone_salud(?z, ?c) gobierno:tiene_leyes(?z, ?d) gobierno:tiene_leyes(?z, ?e) gobierno:DesarrolloSocial(?z) gobierno:Apoyos(?a) gobierno:AsistenciaSocial(?b) gobierno:ProgramasSociales(?c) gobierno:tipo_apoyo(?a, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Mujeres") gobierno:tipo_asistencia(?b, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Mujeres") gobierno:tipo_programa_soc(?c, ?f)M6 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Mujeres") gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?b) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?c) gobierno:Deporte(?x) gobierno:InstitucionesDeportivas(?y) gobierno:TipoDeporte(?z) gobierno:Becas(?a) gobierno:Apoyos(?b) gobierno:tipo_deporte(?z, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Mujeres")M7 gobierno:tipo_inst_deporte(?y, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Mujeres") gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) gobierno:tiene_becas(?x, ?a) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) gobierno:tiene_becas(?x, ?a) gobierno:MedioAmbiente(?a) gobierno:ProgramasEcológicos(?b) gobierno:tipo_prog_ecologico(?b, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Mujeres") gobierno:ProteccionyPrevencion(?c) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b)M8 gobierno:Leyes(?e) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?c) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e) gobierno:Educación(?a) gobierno:Becas(?c) gobierno:nivel(?c, ?b) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Basico") gobierno:Apoyos(?d) gobierno:tipo_apoyo(?d, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Niños") gobierno:Bibliotecas(?f) gobierno:ProgramasEducativos(?g)N1 gobierno:tipo_prog_edu(?g, ?h) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?h, "Niños") gobierno:tiene_becas(?a, ?c) gobierno:tiene_becas(?a, ?c) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?d) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?f) gobierno:se_compone_Educación(?a, ?g)N2 gobierno:Educación(?k) gobierno:InstitucionesEducativas(?l) gobierno:Becas(?m) 60 | P á g i n a
  69. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB gobierno:tipo_inst_edu(?l, ?n) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?n, "Niños") gobierno:nivel(?m, ?o) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?o, "Basico") gobierno:tiene_becas(?k, ?m) gobierno:se_compone_Educación(?k, ?l) gobierno:tiene_becas(?k, ?m) gobierno:ArteyCultura(?z) gobierno:Actividades(?a) gobierno:tipo_actividad(?a, ?c) + swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Niños") gobierno:Talleres(?b)N3 gobierno:tipo_taller(?b, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Niños") gobierno:se_compone_artecultura(?z, ?a) gobierno:se_compone_artecultura(?z, ?b) + gobierno:se_compone_artecultura(?z, ?a) gobierno:Deporte(?x) gobierno:InstitucionesDeportivas(?y) gobierno:TipoDeporte(?z) gobierno:Becas(?a) + gobierno:Apoyos(?b) gobierno:tipo_deporte(?z, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Niños") gobierno:tipo_inst_deporte(?y, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Niños")N4 gobierno:Apoyos(?e) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) gobierno:tiene_becas(?x, ?a) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?e) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?z) gobierno:tiene_becas(?x, ?a) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?e) gobierno:Educación(?x) gobierno:Becas(?y) gobierno:nivel(?y, ?z) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Superior") gobierno:Apoyos(?a)B1 gobierno:tiene_becas(?x, ?y) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?a) gobierno:tiene_becas(?x, ?y) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?a) gobierno:EconomiayNegocios(?a) gobierno:FinanciamientoyApoyos(?b) gobierno:ServiciosMIPYMES(?c) gobierno:se_compone_economia(?a, ?b) gobierno:Negocios(?d) gobierno:Leyes(?e) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e) gobierno:InstitucionesGubernamentales(?f)E1 gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?f) gobierno:Reglamentos(?g) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) gobierno:se_compone_economia(?a, ?b) gobierno:se_compone_economia(?a, ?c) gobierno:se_compone_economia(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e) gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?f) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) gobierno:Gobierno(?a) gobierno:Gabinete(?e) gobierno:Gobernador(?b) gobierno:PoderJudicial(?c) gobierno:PoderLegislativo(?d) gobierno:ParticipacionCiudadana(?f) gobierno:Leyes(?g) gobierno:tiene_leyes(?a,P1 ?g) gobierno:Reglamentos(?h) gobierno:tiene_leyes(?a, ?h) gobierno:se_integra(?b, ?e) gobierno:se_integra(?b, ?c) gobierno:se_integra(?b, ?d) gobierno:se_integra(?b, ?d) gobierno:ofrece_participacion(?e, ?f) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) gobierno:tiene_leyes(?a, ?h) gobierno:Seguridad(?a) + gobierno:PrevenciondelDelito(?b) +S1 gobierno:se_compone_seguridad(?a, ?b) & gobierno:se_compone_seguridad(?a, ?b); DesarrolloAgropecuario(?a) gobierno:ProgramasAgropecuarios(?b)DA1 gobierno:se_compone_desarrollo_agropecuario(?a, ?b) gobierno:se_compone_desarrollo_agropecuario(?a, ?b) gobierno:TramitesyServicios(?a) gobierno:tipo_tramite(?a, ?b)C1 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Vivienda") gobierno:Gobierno(?c) gobierno:ofrece_trámites(?c, ?a) gobierno:ofrece_trámites(?c, ?a) gobierno:Gobierno(?a) gobierno:TramitesyServicios(?b) gobierno:tipo_tramite(?b,V1 ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "ControlVehícular") gobierno:ofrece_trámites(?a, ?b) gobierno:ofrece_trámites(?a, ?b) 61 | P á g i n a
  70. «METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB gobierno:Gobierno(?x) gobierno:TramitesyServicios(?y) gobierno:tipo_tramite(?y, RC1 ?z) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "RegistroCivil") gobierno:ofrece_trámites(?x, ?y) gobierno:ofrece_trámites(?x, ?y)4.5 FASE 4: DESARROLLO DEL SISTEMA DE PERSONALIZACIÓN WEBEsta fase consiste en la construcción del sistema de personalización de contenidos que permiterealizar recomendación de contenidos de gobierno a través de reglas de inferencia para extraercontenido de interés relacionado al perfil de usuario. Los detalles del sistema se presentan en elcapítulo 5. 62 | P á g i n a
  71. Capítulo 5 :ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN 63 | P á g i n a
  72. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓNEn este capítulo se presenta la arquitectura del sistema de personalización de contenidos Webtomando en cuenta las características de la metodología desarrollada en esta tesis, en la que setoma de estrategia la aplicación de reglas de inferencia para el proceso de razonamientosemántico, la estrategia asocia contenidos Web que están representados en una ontología de e-gobierno de acuerdo a los atributos de interés del usuario descritos en una ontología de usuario.Así también se describe el análisis, diseño e implementación del prototipo.5.1 ARQUITECTURA DEL SISTEMA DE PERSONALIZACIÓN DE CONTENIDOS WEBA partir de la metodología para la personalización de contenidos Web se planteó una arquitecturapara el proceso de recomendación de contenidos Web, dicha arquitectura se compone de variosmódulos en los que se han delegado las tareas que integran el proceso de razonamientosemántico para lo cual integra la ontología de usuario desarrollada por [Rojas 2009], la ontologíade e-gobierno descrita en la sección 4.2.3 y el catalogo de reglas descrito en la sección 4.4.La arquitectura del sistema de personalización de contenidos Web se muestra en la Figura 5-1donde se observa que el proceso de razonamiento recibe como entrada la autenticación delusuario, el cual se conforma de tres módulos y como salida obtenemos la recomendación decontenidos Web en una página personalizada. AUTENTICACIÓN DE USUARIO: Se encarga de la entrada del sistema, gestiona las peticiones al usuario, recolecta su nombre de usuario y password con el que se registro en la ontología de usuario. ONTOLOGÍA DE USUARIO Esta fuente de conocimiento desarrollada por [Rojas 2009] se encarga del registro de usuario, recaba información referente a intereses, preferencias y datos personales de los usuarios. ONTOLOGÍA DE E-GOBIERNO Esta fuente de conocimiento tiene el registro de los contenidos de los portales gubernamentales más destacados en cuanto a diseño del portal y organización de la información, está ontología esta descrita en la sección 4.2.3. MÓDULO DE FILTRADO Este módulo se encarga de filtrar las secuencias de propiedades que involucran las preferencias de los usuarios de acuerdo a su perfil, para ello acede a dos fuentes de conocimiento: la ontología de usuario y la ontología de e-gobierno. Este módulo está constituido por tres actividades. 1. Identificador de login: Esta actividad se encarga de buscar al usuario en la ontología de usuario a través de su identificador y password. 2. Extractor de perfil: Esta actividad se encarga de extraer los atributos del usuario. 64 | P á g i n a
  73. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN 3. Ingresar perfil: Este proceso se encarga de ingresar el perfil del usuario a la ontología de e-gobierno. MÓDULO DE INFERENCIAEste módulo se encarga de explorar el perfil de usuario que se insertó en la ontología degobierno, por cada atributo identificado se busca la regla de inferencia asociada y se ejecuta,esta regla devolverá los contenidos asociados al atributo identificado. MÓDULO DE ORDENACIÓNEste módulo se encarga de clasificar el resultado de la inferencia de acuerdo a las clases de laontología de gobierno, se crean categorías de información para filtrar cada resultado ymostrar al usuario las categorías obtenidas. RECOMENDACIÓNSe encarga de la salida del sistema, muestra al usuario una página Web con las categorías decontenidos que le interesan de acuerdo a su perfil identificado. Figura 5-1: Arquitectura del sistema de personalización de contenidos Web. 65 | P á g i n a
  74. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN5.2 ANÁLISISEl análisis detallado de la arquitectura se realizó siguiendo un enfoque UML, por medio dediagramas de casos de uso. A continuación se presentan los diagramas de caso de uso, ladefinición de escenarios que corresponden a la fase de análisis del proyecto.5.2.1 DIAGRAMAS DE CASOS DE USOEn la Figura 5-2 se muestra el diagrama de casos de uso del proyecto, se visualizan las funcionesprincipales que ofrece, se observa que el primer caso de uso es donde interviene el usuario, elsistema de recomendación de contenidos Web de e-gobierno se encarga de realizar los casos deuso restantes. CU_1: Identificar usuario en la ontología de usuario. CU_2: Proceso de razonamiento. CU_3: Identificar login. CU_4: Extraer perfil de ontología de usuario. CU_5: Ingresar perfil a ontología de e-gobierno. CU_6: Selección y ejecución de reglas de inferencia. CU_7: Ordenar y mostrar resultados. Figura 5-2: Diagrama de casos de uso del sistema de personalización de contenidos Web de e-gobierno. 66 | P á g i n a
  75. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN Tabla 5-1: Descripción del caso de uso CU_1 Identificar usuario en ontología de usuarioID: CU_1Nombre del caso de uso: Autenticación de usuarioActores: Usuario, sistemaDescripción: Verifica que el usuario se autentifique para realizar la recomendación de contenidos.Precondiciones: El usuario debe ingresar su nombre de usuario y password.Poscondiciones: Se obtiene la recomendación de contenidos.Escenario de éxito1: 1. Inicia la aplicación. 2. El usuario ingresa su nombre. 3. El usuario ingresa su passwrod. 4. El usuario hace clic en el botón “enviar”. 5. El sistema inicia el proceso de razonamiento. 6. El sistema muestra recomendación.Incluye: CU_2: Proceso de razonamiento.Suposiciones: Supone que el usuario se registró en la ontología de usuario. Tabla 5-2: Descripción del caso de uso CU_2 Proceso de razonamientoID: CU_2Nombre del caso de uso: Proceso de razonamientoActores: Usuario, sistemaDescripción: Realiza el proceso de razonamiento para la recomendación de contenidos.Precondiciones: 1. El usuario debe haber accedido a la aplicación y haberse autentificado. 2. El usuario debe estar registrado en la ontología de usuario.Poscondiciones: Se obtiene la recomendación de contenidos si se encuentra el usuario.Escenario de éxito1: 1. El sistema identifica el login en ontología de usuario 2. El sistema extrae el perfil si el usuario está registrado en ontología de usuario. 3. El sistema ingresa el perfil a ontología de e-gobierno. 4. El sistema selecciona y ejecuta las reglas de inferencia de acuerdo al perfil. 5. El sistema ordena los resultados. 6. El sistema muestra recomendación.Incluye: CU_3: Identificar login. CU_4: Extraer perfil de ontología de usuario. CU_5: Ingresar perfil a ontología de e-gobierno. CU_6: Selección y ejecución de reglas de inferencia. CU_7: Ordenar y mostrar resultados.Suposiciones: Supone que el usuario se registró en la ontología de usuario. 67 | P á g i n a
  76. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN Tabla 5-3: Descripción del caso de uso CU_3 Identificar loginID: CU_3Nombre del caso de uso: Identificar loginActores: Usuario, sistemaDescripción: Verifica que el usuario exista en la ontología de usuario.Precondiciones: El usuario debe ingresar su nombre de usuario y password.Poscondiciones: Se obtiene un valor verdadero si se encuentra el usuario en ontología de usuario.Escenario de éxito1: 1. El sistema realiza conexión con ontología de usuario. 2. El sistema realiza la búsqueda del registro del usuario. 3. El sistema obtiene un valor verdadero del registro de usuario.Suposiciones: Supone que el sistema tiene acceso a la ontología de usuario. Tabla 5-4: Descripción del caso de uso CU_4 Extraer perfil de ontología de usuarioID: CU_4Nombre del caso de uso: Extraer perfil de ontología de usuario.Actores: SistemaDescripción: Extraer los atributos de interés y /o preferencias del usuario.Precondiciones: 1. El usuario debe haber accedido a la aplicación y haberse autentificado. 2. El usuario debe estar registrado en la ontología de usuario.Poscondiciones: Se obtiene el perfil de usuario.Escenario de éxito1: 1. Se inicia la conexión con la ontología de usuario. 2. El sistema consulta la ontología de usuario. 3. El sistema extrae de la ontología de usuario los atributos de interés del usuario.Suposiciones: Supone que el sistema tiene acceso a la ontología de usuario. Tabla 5-5: Descripción del caso de uso CU_5 Ingresar perfil a ontología de e-gobierno.ID: CU_5Nombre del caso de uso: Ingresar perfil a ontología de e-gobiernoActores: SistemaDescripción: Se encarga de ingresar el perfil de usuario a la ontología de gobierno.Precondiciones: Obtener el perfil de ontología de usuario.Poscondiciones: Se obtiene el registro del perfil en ontología de gobierno.Escenario de éxito1: 1. Extraer perfil de ontología de usuario. 68 | P á g i n a
  77. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN 2. Crear conexión con ontología de gobierno. 3. Almacenar perfil de usuario si no existe en la ontología.Escenario de éxito2: 1. Extraer perfil de ontología de usuario. 2. Crear conexión con ontología de gobierno. 3. Actualizar datos si existe en la ontología.Suposiciones: Supone la extracción de perfil de usuario. Tabla 5-6: Descripción del caso de uso CU_6 Selección y ejecución de reglas de inferenciaID: CU_6Nombre del caso de uso: Selección y ejecución de reglas de inferencia.Actores: SistemaDescripción: Se encarga en asociar las reglas que identifican a cada propiedad del perfil de usuario y ejecutarlas.Precondiciones: Almacenado del perfil de usuario en ontología de gobierno.Poscondiciones: Se obtiene el resultado de las reglas de inferencia.Escenario de éxito1: 1. Obtener registro del perfil en ontología de gobierno. 2. Extraer propiedades de usuario. 3. Seleccionar las reglas de inferencia de acuerdo a la propiedad extraída. 4. Crear la regla en SWRL. 5. Ejecutar regla de inferencia.Suposiciones: Supone la relación de reglas con la identificación de propiedades y la ejecución de reglas. Tabla 5-7: Descripción del caso de uso CU_6 Ordenar y mostrar resultados.ID: CU_7Nombre del caso de uso: Ordenar y mostrar resultados.Actores: SistemaDescripción: Se encarga de de seleccionar la información por categorías para mostrársela al usuario.Precondiciones: Ejecutar reglas de inferencia.Poscondiciones: Se obtiene la clasificación de la información, resultado de la ejecución de reglas de inferencia.Escenario de éxito1: 1. Obtener resultado de la ejecución de reglas de inferencia. 2. Clasificar la información por categorías. 3. Ordenar la información de cada categoría. 4. Mostrar los resultados en pantalla.Suposiciones: Supone las recomendaciones para el usuario. 69 | P á g i n a
  78. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN5.3 DISEÑOEn este apartado se describe el diagrama de clases asociado al sistema de personalización decontenidos Web para el dominio de e-gobierno.5.3.1 DIAGRAMA DE CLASESEl diagrama de clases diseñado para el sistema de personalización de contenidos Web se muestraen la Figura 5-3 el cual está compuesto por nueve clases cada clase con sus atributos y relacionescorrespondientes. Clase acciones: Implementa métodos que se encarga de la lógica de aplicación del negocio. Clase View_form: Implementa métodos para la interfaz de usuario. Clase Conexión: Implementa métodos para crear la conexión con ontologías y archivo de reglas. Clase Inicializar: Implementa métodos para gestionar los directorios de ontologías y archivos de perfiles. Clase Confg: Implementa métodos para obtener los directorios de ontologías. Clase Login: Implementa métodos para validar si el usuario está registrado en ontología de usuario. Clase Extract_perfil: Implementa métodos para la extracción del perfil de ontología de usuario y la inclusión del perfil en ontología de e-gobierno. Clase_content: Implementa métodos para cargar el perfil de ontología de gobierno e identificar las reglas de inferencia que asocian al perfil. Clase Reglas: Implementa métodos para la ejecución de reglas de inferencia. Clase Ordenación: Implementa métodos para la clasificación y ordenación de resultados. 70 | P á g i n a
  79. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓNFigura 5-3: Diagrama de clases del sistema de personalización de contenidos Web. 71 | P á g i n a
  80. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN5.4 CARACTERÍSTICAS DE IMPLEMENTACIÓNEl prototipo de personalización de contenidos Web se desarrolló utilizando el FrameworkNetBeans IDE 6.7 bajo Struts, utilizando el lenguaje SWRL para las reglas de inferencia. El prototipopermite dar recomendaciones de contenidos Web del dominio e-gobierno de acuerdo al perfil deusuario.El proyecto consta de los siguientes elementos: Una ontología de usuario que contiene los intereses y preferencias del usuario. Una ontología que representa los contenidos de los sitios de gobierno. Una interfaz para el proceso de recomendación.Para llevar a cabo la implementación se utilizaron las siguientes herramientas: Para el desarrollo de la aplicación se utilizó el Framework Struts con NetBeans IDE 6.7. Java J2SE Development Kit en su versión 1.6.0, soportado sobre Microsoft Windows. La API de Jena para manejo de ontologías. Jess Rule Engine para el manejo de reglas de inferencia.5.5 IMPLEMENTACIÓNA continuación se describe la implementación del proyecto basándonos en la interfaz de usuario yel proceso de solución. En la Figura 5-4 se puede observar en detalle el proceso que el sistema depersonalización de contenidos Web lleva a cabo para la recomendación de contenidos. 72 | P á g i n a
  81. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN Figura 5-4: Proceso del sistema de personalización de contenidos Weba) La autenticación del usuario se realiza una vez iniciada la aplicación, como se observa en la Figura 5-5, el usuario debe ingresar su nombre y password. Nombre Password d Figura 5-5: Autenticación de usuario. 73 | P á g i n a
  82. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓNb) El sistema realiza una consulta a la ontología de usuario para verificar que esté registrado, si el usuario está registrado realiza el sistema las siguientes tareas: b1) Extraer datos de usuario: En la Tabla 5-8 se encuentran los atributos que extrae el sistema para realizar el proceso de recomendación. ATRIBUTO VALOR Fecha de nacimiento 1985-10-18 Sexo Mujer Dedicación: Estudiante Estudiante Trabajo Ninguno Minusvalías false Deportes true Economía false Política false Medio ambiente true Seguridad true Desarrollo agropecuario false Casa true Vehículo false Tabla 5-8: Atributos para perfil de ejemplo b2) Asignar perfil a usuario: De acuerdo a la edad del usuario que es de 25 años y tiene sexo femenino el sistema asigna internamente el perfil de MUJERES. b3) Ingresar perfil a ontología de e-gobierno: El sistema almacena el perfil de usuario en la ontología de e-gobierno como se observa en la Figura 5-6. Figura 5-6: Ingreso de perfil a ontología de e-gobierno 74 | P á g i n a
  83. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓNb4) Cargar a memoria perfil de usuario.b5) Selección de reglas de inferencia (SWRL) de acuerdo a los atributos del perfil: elsistema busca las reglas que coincidan con los atributos del perfil como se muestra enla Tabla 5-9 donde esta asignada la regla que le corresponde a cada atributo. Ladescripción de las reglas de inferencia se encuentra en la sección 4.3. ATRIBUTO REGLA Mujer PM1 Estudiante M1 Deportes M7 Medio ambiente M8 Seguridad S1 Casa C1 Tabla 5-9: Reglas para el perfil de ejemplob6) Ejecución de reglas de inferencia (SWRL).b7) Clasificar información de resultados de reglasb8) Ordenar información de acuerdo a categorías.b9) Mostrar en pantalla categorías de información.b10) Página personalizada: se muestra al usuario una página con las categorías deinformación de acuerdo a los atributos de su perfil, como se muestra en la Figura 5-7. 75 | P á g i n a
  84. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN 76 | P á g i n a
  85. «ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN Figura 5-7: Recomendación de contenidos.c) El sistema realiza una consulta a la ontología de usuario para verificar que este registrado, si el usuario no está registrado se muestra un mensaje de error como se observa en la Figura 5-8. Figura 5-8: Mensaje de error 77 | P á g i n a
  86. Capítulo 6 : PRUEBAS 78 | P á g i n a
  87. «PRUEBASEn este capítulo se presenta el plan de pruebas para el prototipo de recomendación de contenidosWeb y los resultados obtenidos. Con el fin de realizar la evaluación de los módulos de laarquitectura del modelo, tomando en cuenta la clasificación de perfiles y los atributos de interésdel usuario para las recomendaciones.6.1 INTRODUCCIÓNLas pruebas realizadas consisten en una evaluación empírica a través de casos de estudio parapoder contrastar las diferencias que pueden existir en la información ofrecida a los perfiles, es asícomo los casos de estudio fueron definidos para verificar que se lleve a cabo la recomendación.Para la realización de la pruebas se crearon diez individuos en la ontología de usuarios condiferentes edades e intereses para poder observar la correspondencia en la información recibida.En la Tabla 6-1 se muestra los perfiles que se abordan con la edad correspondiente al perfilseleccionado, los atributos que tiene registrados el usuario, las reglas asociadas de acuerdo alatributo y un identificador para el caso de estudio analizado; el identificador tiene la siguienteestructura: CE-SRC-A01 CE: Caso de Estudio SRC: Sistema de recomendación de contenidos. A: Inicial del nombre del perfil. 01: Número consecutivo para cada caso de estudio de acuerdo al perfil. Tabla 6-1: Número de pruebas para perfiles REGLA # CASO DE PERFIL NUM. EDAD ATRIBUTOS APLICADA POR ESTUDIO EL SISTEMA Trabajo PA2-A2 Seguridad S1 1 52 DesarrolloAgropecuario DA1 CE-SRC-A01 Casa C1 Información general A4-A5-A6Adultos No tiene dedicación PA3-A3 Medio ambiente A8 Política P1 2 41 CE-SRC-A02 Casa C1 Vehículo V1 Información general A4-A5-A6 No tiene dedicación PAM3Adultos 3 60 Casa C1 CE-SRC-AM01Mayores Información general AM3-AM4-AM5 79 | P á g i n a
  88. «PRUEBAS Estudiante PJ1-J1 Deporte J6 CE-SRC-J01 4 19 Seguridad J9 Vehículo V1 Información general J4-J5Jóvenes Trabajo PJ2-J2 Economía J7 5 17 Medio ambiente J11 CE-SRC-J02 Vehículo V1 Información general J4-J5 Trabajo PM2-M2 Casa C1 CE-SRC-M01 6 32 Vehículo V1 Información general M4-M5-M6 Estudiante PM1-M1Mujeres Deporte M7 Medio ambiente M8 7 27 CE-SRC-M02 Seguridad S1 Casa C1 Información general M4-M5-M6 Estudiante PN1-N1 CE-SRC-N01 8 7 Información general N3Niños Estudiante PN1-N1 9 9 Deporte N4 CE-SRC-N02 Información general N3Personas Estudiante PD1-D1con 10 Casa C1 CE-SRC-PD01discapacidad Información general D4-D5-D66.2 RESULTADOSEn este apartado se presenta el concentrado de los resultados obtenidos para los diez casos deestudios presentados en la Tabla 6-1. A continuación se presentan los resultados para cada casode estudio.6.2.1 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-A01Este caso de estudio se aplicó a un adulto con edad de 52 años el cual trabaja y tiene intereses enseguridad y desarrollo agropecuario, además de contar con casa, el resultado se presenta en laTabla 6-2. 80 | P á g i n a
  89. «PRUEBASTabla 6-2: Resultado del caso de estudio CE-SRC-A01 RESULTADO CE-SRC-A01 81 | P á g i n a
  90. «PRUEBAS Figura 6-1: Resultado del caso de estudio CE-SRC-A01Observaciones:Como se observa en la Figura 6-1 muestra información relacionada con Trabajo como bolsa detrabajo y derecho de los trabajadores que son de interés para adultos. Se mostró información deinterés sobre el medio ambiente y sus leyes asociadas. Así también se recomienda programas dedesarrollo agropecuario por su interés en el tema e información de protección civil.Otros conceptos relacionados al perfil como el caso de Arte y Cultura, turismo sin importar queno sea de interés para la persona se le recomienda como información general o de diversión pararealizar otras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le 82 | P á g i n a
  91. «PRUEBASrecomendaron aquellos que por su perfil puede realizar como trámites de Registro civil (acta denacimiento, CURP…etc.) y trámites vivienda porque tiene casa, así también se muestrainformación de salud preventiva y programas de salud para adultos o la familia. También semuestran leyes, reglamentos y apoyos dirigidos al trabajo y salud.6.2.2 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-A02Este caso de estudio se aplicó a un adulto con edad de 41 años el cual el cual no tiene dedicación ytiene intereses en la política y medio ambiente, además de contar con casa y vehículo, el resultadose presenta en la Tabla 6-3. Tabla 6-3: Resultado del caso de estudio CE-SRC-A02 RESULTADO CE-SRC-A02 83 | P á g i n a
  92. «PRUEBAS84 | P á g i n a
  93. «PRUEBAS Figura 6-2: Resultado del caso de estudio CE-SRC-A02Observaciones:Como se observa en la Figura 6-2 encontramos información relacionada con entretenimientocomo Turismo, actividades y talleres de cultura.En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar enenste caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.) y trámites vivienda porquetiene casa, así también se muestra información de salud preventiva y programas de salud paraadultos. Se observa infromación de programas ecológicos de medio ambiente y de los poderesque conforman el gobierno.6.2.3 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-AM01Este caso de estudio se aplicó a un adulto con edad de 60 años el cual el cual no realiza algunaactividad y tiene casa, el resultado se presenta en la Tabla 6-4. 85 | P á g i n a
  94. «PRUEBASTabla 6-4: Resultado del caso de estudio CE-SRC-AM01 RESULTADO CE-SRC-AM01Figura 6-3: Resultado del caso de estudio CE-SRC-AM01 86 | P á g i n a
  95. «PRUEBASObservaciones:Como se observa en la Figura 6-3 muestra información relacionada con entretenimiento comoTurismo, actividades y talleres de cultura.En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar enenste caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.) y trámites vivienda porquetiene casa, así también se muestra información de salud preventiva y programas de salud paraadultos mayores.6.2.4 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-J01Este caso de estudio se aplicó a un joven con edad de 19 años el cual es estudiante tiene interésen el deporte, y seguridad y tiene vehículo, el resultado se presenta en la Tabla 6-5. Tabla 6-5: Resultado del caso de estudio CE-SRC-J01 RESULTADOCE-SRC-J01 87 | P á g i n a
  96. «PRUEBAS Figura 6-4: Resultado del caso de estudio CE-SRC-J01Observaciones:Como se observa en la Figura 6-4 muestra información relacionada con Educación comobibliotecas y programas educativos que son de interés para jovenes, así también se muestrainformación relacionada a Educación como el caso de becas. Se muestra información relacionadaal deporte como becas y apoyos. 88 | P á g i n a
  97. «PRUEBASOtros conceptos relacionados al perfil como el caso de Arte y Cultura sin importar que no sea deinterés para la persona se le recomienda como información general o de diversión para realizarotras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaronaquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta denacimiento, CURP, etc.) y trámites de control vehícular porque tiene vehículo, se muestrainformación de salud sobre sexualidad y planificacion familiar como una medida de orientaciónfamiliar. Se le recomienda que vea la bolsa de trabajo sin importar su interés específico sobreello.6.2.5 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-J02Este caso de estudio se aplicó a un joven con edad de 17 años el cual es trabaja tiene interés en elmedio ambiente y economía además cuenta con vehículo, el resultado se presenta en la Tabla 6-6. Tabla 6-6: Resultado del caso de estudio CE-SRC-J02 RESULTADO CE-SRC-J02 89 | P á g i n a
  98. «PRUEBAS Figura 6-5: Resultado del caso de estudio CE-SRC-J02Observaciones:Como se observa en la Figura 6-5 muestra información relacionada con Trabajo como bolsa detrabajo y derecho de los trabajadores que son de interés para jovenes.Otros conceptos relacionados al perfil como el caso de Arte y Cultura sin importar que no sea deinterés para la persona se le recomienda como información general o de diversión para realizarotras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaronaquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta denacimiento, CURP, etc.) y trámites de control vehícular porque tiene vehículo, así también semuestra información de salud sobre sexualidad y planificación familiar como una medida deorientación familiar. Se le recomienda que vea información relacionada economía y negocios parainicar un negocio y programas ecológicos para medio ambiente.6.2.6 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-M01Este caso de estudio se aplicó a una mujer con edad de 32 años la cual trabaja y cuenta convehículo y casa, el resultado se presenta en la Tabla 6-7. 90 | P á g i n a
  99. «PRUEBAS Tabla 6-7: Resultado del caso de estudio CE-SRC-M01Resultado 91 | P á g i n a
  100. «PRUEBAS Figura 6-6: Resultado del caso de estudio CE-SRC-M01Observaciones: CE-SRC-M01Como se observa en la Figura 6-6 encontramos información relacionada con Trabajo como bolsade trabajo y derecho de los trabajadores que son de interés para mujeres.Otros conceptos relacionados al perfil como el caso de Arte y Cultura, turismo sin importar queno sea de interés para la persona se le recomienda como información general o de diversión pararealizar otras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se lerecomendaron aquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil(acta de nacimiento, CURP, etc.) y trámites vivienda porque tiene casa, así también se muestrainformación de salud preventiva para la mujer o familia. También se muestran leyes, reglamentosy apoyos dirigidos al trabajo.6.2.7 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-M02Este caso de estudio se aplicó a una mujer con edad de 27 años la cual es estudiante, tiene interésen el medio ambiente, seguridad y deportes, el resultado se presenta en la Tabla 6-8. 92 | P á g i n a
  101. «PRUEBASTabla 6-8: Resultado del caso de estudio CE-SRC-M02 RESULTADO CE-SRC-M02 93 | P á g i n a
  102. «PRUEBAS Figura 6-7: Resultado del caso de estudio CE-SRC-M02Observaciones:Como se observa en la Figura 6-7 muestra información relacionada con Educación comobibliotecas y programas educativos dirigidos a mujeres. Por su interés al deporte se muestra los 94 | P á g i n a
  103. «PRUEBAStipos de deportes que se practican, información sobre prevención del delito con respecto aseguridad y programas ecologicos asociados al medio ambiente. Otros conceptos relacionados alperfil son Actividades y talleres de Arte y Cultura, información sobre salud preventiva y turismocomo información general o de diversión para realizar otras actividades diferentes a sudedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puederealizar en este caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.) y trámites decontrol venicular porque tiene carro. También se muestran leyes y reglamentos de Educación.6.2.8 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-N01Este caso de estudio se aplicó a una niño con edad de 7 años la cual es estudiante, el resultado sepresenta en la Tabla 6-9. Tabla 6-9: Resultado del caso de estudio CE-SRC-N01 RESULTADO CE-SRC-N01 Figura 6-8: Resultado del caso de estudio CE-SRC-N01Observaciones:Como se observa en la Figura 6-8 muestra información relacionada con Educación comobibliotecas y programas educativos que son de interés para niños, así también se muestran becasy apoyos con relación a educación.Otros conceptos relacionados al perfil como el caso de Arte y Cultura sin importar que no sea de 95 | P á g i n a
  104. «PRUEBASinterés para la persona, se le recomienda como información general o de diversión para realizarotras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaronaquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta denacimiento, CURP, etc.)6.2.9 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-N02Este caso de estudio se aplicó a un niño con edad de 7 años la cual es estudiante y le interesa eldeporte, el resultado se presenta en la Tabla 6-10. Tabla 6-10: Resultado del caso de estudio CE-SRC-N02 RESULTADO: CE-SRC-N02 Figura 6-9: Resultado del caso de estudio CE-SRC-N02Observaciones:Como se observa Figura 6-9 muestra información relacionada con Educación como biblioteca yprogramas educativos que son de interés para niños, así también se muestra informaciónrelacionada a Educación como el caso de becas y apoyos.También se mostró información relacionada al deporte como becas y apoyos. 96 | P á g i n a
  105. «PRUEBASOtros conceptos relacionados al perfil como el caso de Arte y Cultura sin importar que no sea deinterés para la persona se le recomienda como información general o de diversión para realizarotras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaronaquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta denacimiento, CURP, etc.)6.2.10 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-D01Este caso de estudio se aplicó a una persona con discapacidad, es estudiante y le interesa eldeporte, el resultado se presenta en la Tabla 6-11. Tabla 6-11: Resultado del caso de estudio CE-SRC-D01 RESULTADO CE-SRC-D01 97 | P á g i n a
  106. «PRUEBAS Figura 6-10: Resultado del caso de estudio CE-SRC-D01Observaciones:Como se observa en la Figura 6-10 muestra información relacionada con Educación comobibliotecas, programas eduativos relacionados a personas con discapacidad. Otros conceptosrelacionados al perfil son Actividades y talleres de Arte y Cultura, información sobre saludpreventiva y turismo como información general o de diversión para realizar otras actividadesdiferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que porsu perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.) ytrámites de vivienda. También se muestra leyes y reglamentos relacionados a Educación.6.2.11 RESULTADOLas recomendaciones ofrecidas estuvieron de acuerdo a los atributos de perfil si una persona teníainterés en medio ambiente se le mostraba esa categoría con relación a su perfil, un niño tienemenos interés cuando observa gran cantidad de información que tal vez un adulto. 98 | P á g i n a
  107. «PRUEBASRecomendación de medio ambiente para una mujer se muestra en la Figura 6-11: Figura 6-11: Recomendación de medio ambiente para una mujerRecomendación de medio ambiente para un joven se muestra en la Figura 6-12: Figura 6-12: Recomendación de medio ambiente para un jovenPodremos observar que cierta información es la misma para varios perfiles esto depende de quetan específico se quiera llegar, hay información que se encuentra vinculada a un perfil y otra demanera general tenemos que mostrar una categoría completa para varios perfiles. Por ejemplo laclase medio ambiente, si alguien tiene interés en el medio ambiente se le recomienda queprogramas ecológicos y medidas de prevención para el cuidado del medio ambiente, sabemos quele interesa, no sabemos si la persona es activista, o requiere información solo del cuidado delagua. Con este trabajo lo que se pretende es generar una recomendación si tiene interés en untema y la persona determina qué información en específico requiere. 99 | P á g i n a
  108. Capítulo 7 :CONCLUSIONES 100 | P á g i n a
  109. «CONCLUSIONESEn este capítulo se resume las conclusiones obtenidas como resultado de la investigación, lasaportaciones y propuestas que podrían derivarse en el futuro.7.1 CONCLUSIONESEl trabajo desarrollado en esta tesis se originó con la idea de enriquecer la personalización decontenidos Web recurriendo a técnicas de inferencia vinculadas a la Web Semántica. Laincorporación de dichas técnicas permiten: (i) relacionar las preferencias de un usuario con loscontenidos de un sitio Web, y (ii) combatir la limitación de contar con un historial de navegaciónde usuario para conocer sus preferencias. Para lograrlo se desarrolló un mecanismo derazonamiento a través de reglas de inferencia que permiten descubrir los contenidos asociados auna serie de atributos que perfilan a un usuario. El objetivo principal que se persiguió fue laconstrucción de reglas de inferencia que definan las relaciones de un perfil de usuario con elcontenido del sitio Web, mediante ontologías definidas para el dominio de e-gobierno.Con el propósito de explotar el potencial de la semántica representada en las ontologías yenriquecer las recomendaciones a los usuarios, el proceso de razonamiento dispone delconocimiento adicional de contar con las relaciones existentes entre los contenidos sugeridos, esdecir, utilizar los enlaces jerárquicos entre las clases y las propiedades definidas en las instancias.Si bien con este proceso de razonamiento puede ser reutilizado en diferentes dominios conrequisitos de personalización de contenidos Web, en este trabajo se adoptó un contextoespecífico para probar el enfoque. El desarrollo se aplicó en un sistema de recomendación decontenidos Web de portales estatales de gobierno mexicano, en donde se difunde una grancantidad de información de diversa índole, tal sobrecarga de información justifica la utilidad delproceso de personalización en ese dominio, cuya tarea es seleccionar aquellos contenidos quepuedan ser interesantes para el usuario teniendo en cuenta las preferencias registradas en superfil. Se logró implementar un prototipo y probar satisfactoriamente el proyecto con el cual sepermitió modelar las preferencias de los usuarios y seleccionar contenidos personalizadosmediante las reglas de inferencia, sin embargo se observó que el proceso de inferencia es lentopor su mismo mecanismo de razonamiento, pero el propósito de la tesis no es medir la eficienciadel proceso sino probar un enfoque que permita la personalización de contenidos de un sitio Web.El mayor trabajo recae en la estructura de las ontologías empleadas entre más específicas esténconstruidas, las recomendaciones de contenidos también serán más específicas al perfil deusuario.7.2 APORTACIONESEl trabajo que se presenta en esta tesis ofrece las siguientes aportaciones: a) El desarrollo de una ontología que modela los contenidos de portales estatales gubernamentales en un lenguaje procesable (OWL). b) El uso de un mecanismo de inferencia para la personalización de contenidos Web. c) Un prototipo reutilizable para ser explotado en otros dominios de aplicación. 101 | P á g i n a
  110. «CONCLUSIONESNuestro enfoque promete ser de uso general, puede aplicarse a diferentes dominios,convirtiéndose en un buen punto de partida para implementar diversos servicios depersonalización para los usuarios de la Web Semántica.7.3 TRABAJOS FUTUROSAlgunos de los trabajos futuros que pueden desprenderse del desarrollo de esta tesis son lossiguientes: Un módulo que infiera información del contexto como las épocas de pago de ciertos trámites, el sistema de recomendación mostrará los contenidos de acuerdo a las fechas estipuladas. Un módulo de administración para la creación de reglas sin importar el dominio de las ontologías. Transformar el sistema de personalización de contenidos Web en un plugin al navegador Web para extenderlo a otros dominios. Un módulo extractor del diseño del sitio Web para mostrar las recomendaciones bajo el mismo diseño del sitio Web. 102 | P á g i n a
  111. «REFERENCIASREFERENCIAS[Aceves 2008] Aceves Gutiérrez De Luis Carlos, Martínez Bejarano Adriana. Mejores prácticas en el diseño de portales gubernamentales. Impreso en México, 1ª ed 2008.[Adomavicius 2005] Adomavicius G. y Tuzhilin A. Towards the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(6):739.749, 2005.[Ankolekar 2005] Ankolekar Anupriya, Vrandecic Denny. Personalizing web surfing with semantically enriched personal profiles. International WorkShop on Semantic Web Personalization 3rd European Semantic Web Conference. Institute AIFB, University of Karlsruhe, Germany, pp 11 2005.[Baldoni 2005] Baldoni, M., Baroglio, C., & Henze, N. Personalization for the Semantic Web. REWERSE reasoning on the Web. LNCS Tutorial, 3564, 173-212, Malta: Springer 2005.[Berners-Lee 2001] T. Berners-Lee, J. Hendler, O Lassila. The Semantic Web. Revista Scientific American, Save Embryonic Stem Cell Research 2001.[Blanco 08] Blanco Fernández Yolanda, Pazos Arias José J., Gil Solla Alberto, Ramos Cabrer Manuel, López Nores Martín. Semantic Reasoning: A Path To New Possibilities of Personalization. Department of Telematics Engineering, University of Vigo, 36310, Spain, 5th European Semantic Web Conference (ESWC), ISBN: 978-3-540-68233-2 2008.[Brambilla 2008] Brambilla Marco, Tziviskou Christina. Modeling Ontology-Driven Personalization of Web Contents. Eighth International Conference on Web Engineering, IEEE Computer Society Washington, DC, USA, ISBN: 978-0-7695-3261-5 2008.[Castells 2004] Castells Pablo. La Web Semantica. Escuela Politécnica Superior Universidad Autónoma de Madrid 2004.[Ceri 2004] Ceri Stefano, Fraternali Piero, Aldo Bongio 2004. Web Modeling Language (WebML): a modeling language for designing Web sites. Ninth International World Wide Web Conference, Amsterdam, Netherlands and published in Computer Networks Volume 33, Numbers 1-6 2004.[Cooley 2000] Cooley Robert, Srivastava Jaideep, Deshpande Mukund, Tan Pang Ning. Web Usage Mining: Discovery and Applications of Usage Patterns from Web Data. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, doi: 10.1145/846183.846188 2000.[Demiriz 2001] Demiriz A. An association mining-based product recommender. En INFORMS Miami 2001 Annual Meeting Cluster: Data Mining, págs. 34 . 44, 2001.[F. Noy 2005] F. Noy Natalya y Deborah L. McGuinness 2005. Ontology Development 101: A guide to Creating Your First Ontology. Stanford University, Stanford, CA, 94305 Septiembre 19 2005. 103 | P á g i n a
  112. «REFERENCIAS[Jess 2010] Ernest Friedman-Hill. Jess the Rule Engine for the JavaTM Platform. Recuperado de: http://www.jessrules.com/, Revisado en febrero 2010.[Magdalini 2005] Magdalini Eirinaki, Charalampos Lampos, Stratos Paulakis, Michalis Vazirgiannis 2005. Web Personalization Integrating Content Semantics and Navigational Patterns. Proceedings of the 6th annual ACM international workshop on Web information and data management, ISBN:1-58113-978-0 2005.[Masuda 1984] Yoneji Masuda. La sociedad informatizada como sociedad post- industrial. Tecnos, ISBN: 84-309-1037-9 1984.[Miller 2000] Miller, Libby; D., Brickley 2000. FOAF PROJECT. (Foaf (friend of a friend)). Disponible en: www.foaf-project.org/you/index.html.[Monbasher 2005] Mobasher Bamshad. Web Usage Mining and Personalization. In Practical Handbook of Internet Computing, Munindar P. Singh (ed.), CRC Press 2005.[Política Digital 2009] Política Digital, Andrés Hofmann 2009. Ranking estatal 2009 de portales.gob. Publicación Nexos, numero 51 agosto/septiembre, ISSN 1665-1669 2009.[Rojas 2009] Rojas Roldán Christian Eloy. Generador semiautomático de perfiles de usuario mediante OWL. Tesis de CENIDET 2009.[Rosenfeld 2000] Rosenfeld Louis, Morville Peter. Arquitectura de la Información para la WWW, McGraw-Hill 2000.[Trajkova 2004] Trajkova Joana, Gauch Susan. Improving Ontology-Based User Profiles. Thesis Electrical Engineering and Computer Science University of Kansas 2004.[Tsetsos 2008] Tsetsos Vassileios, Papataxiarhis Vassilis, Hadjiefthymiades Stathes. Personalization Based on Semantic Web Technologies. Semantic Web Personalization, 3rd European Semantic Web Conference 2008.[Tziviskou 2007] Tziviskou Christina, Brambilla Marco. Semantic Personalization of Web Portal Contents. WWW 07 Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web, ISBN: 978-1-59593-654-7 2007.[Vallet 2007] Vallet D. Castells, P. Fernandez, M. Mylonas, P. Avrithis, Y. Personalized Content Retrieval in Context Using Ontological Knowledge. Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions , ISSN: 1051-8215 2007.[Wolowski 2007] Wolowski Vincent, Ishikawa Norihiro, Sumino Hiromitsu. Semantic Web Approach to Content Personalization. International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies (UBICOMM07), ISBN: 0-7695-2993-3 2007.[W3C OWL 04] W3C. OWL Web Ontology Language Overview. W3C Recommendation 10 February 2004. http://www.w3.org/TR/owl-features. Revisado en octubre de 2009.[W3C SWRL 04] W3C. Semantic Web Rule Language (SWRL). W3C Recommendation 10 May 2004. http://www.w3.org/SWRL. Revisado en marzo de 2010. 104 | P á g i n a
  113. «ANEXOANEXO AA1: Herramientas para el análisis de datos.HERRAMIENTA RESULTADO Nos mostró un grafico de las ligas que están relacionadas al portal, pero queTouchGrahp son externas. Toma en cuenta la raíz del sitio, extrae todas las palabras sin darles sentido,OntoGen mostrando un espacio de palabras sin relaciones. OntoGen es un sistema semiautomático de ontologías para documentos planos.Web Data Es una herramienta de extracción de datos web, nos arroja las URL´s y lasExtractor palabras clave referentes a cada enlace. 105 | P á g i n a
  114. «ANEXOA2: Clases de ontología de e-gobierno con propiedad tipo dato. 106 | P á g i n a
  115. «ANEXOA3: Grafo jerárquico de ontología de e-gobierno. 107 | P á g i n a
  116. «ANEXOA4: Relaciones no taxonómicas de ontología de e-gobierno. 108 | P á g i n a

×