Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías

cenidet

Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico Departamento de Ciencias Computacionales

TESIS DE MAESTRÍA EN CIENCIAS

Personalización 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

DEDICATORIA

A mi Hijo:

Ian Galindo Torres es lo mejor que me ha pasado, ha venido a este mundo para ser mi fuente 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.

AGRADECIMIENTOS

A CONACYT por su apoyo económico otorgado para la realización de este trabajo de investigación.

A DGEST por su apoyo económico para la finalización de este trabajo de investigación.

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 de tesis, el Dr. Guillermo Rodríguez Ortiz por sus comentarios.

A los revisores de este trabajo de investigación, la Dra. Alicia Martínez Rebollar y el

Dr. Hugo Estrada Esquivel, por su tiempo dedicado, observaciones, y comentarios para mejorar este trabajo de investigación.

A mis compañeros del CENIDET: Elizabeth, Lizeth, Marino, Carlos, Cesar, Hugo y

Adair por su tiempo, confianza y amistad. En especial a Cesar y Hugo porque siempre estuvieron ahí para apoyarme.

A todos, mil gracias.

Jenifer Torres Tapia

RESUMEN 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.

ABSTRACT The World Wide Web has become an everyday tool in our society, comparable to other major media such as radio, television or telephone, its application has been extended to various fields such as education, government and e-commerce where currently the information overload makes it 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 meet this task are recommendation systems which automatically select and customize the content that best suit the preferences and needs of each user. In the literature have proposed different personalization 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 they can reason about the semantics and infer relationships among them, that is, discovering new knowledge from already known. Semantic reasoning processes require that data collections being accessed 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 in a domain of application. In this research we present a system for customizing Web content that uses a semantic reasoning mechanism through inference rules associated with a type of user, extracting attributes of ontology of profiles, to relate the concepts in domain ontology, so they get a recommendation of content of interest.

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CONTENIDO

Capítulo 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 ................................................................................... 4

Capítulo 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 ........................................................................ 9

Capítulo 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 .......................................................................................................... 19

Capítulo 4 : METODOLOGÍA PARA LA PERSONALIZACIÓN DE CONTENIDOS WEB ............................ 23

4.1 INTRODUCCIÓN ......................................................................................................... 24

4.2 FASE 1: DESARROLLO DE ONTOLOGÍA DE E-GOBIERNO ...................................................... 25

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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 ......................................... 62

Capítulo 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 ...................................................................................................... 72

Capítulo 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

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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 ...................................................................................................... 98

Capítulo 7 : CONCLUSIONES ............................................................................................................ 100

7.1 CONCLUSIONES........................................................................................................ 101

7.2 APORTACIONES ....................................................................................................... 101

7.3 TRABAJOS FUTUROS ................................................................................................. 102

REFERENCIAS ................................................................................................................................... 103

ANEXO 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

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Capítulo 1 :

INTRODUCCIÓN

«INTRODUCCIÓN

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En este capítulo se presenta una introducción, el problema que dio origen a la tesis, sus alcances y limitaciones. Finalmente se describe la organización del documento.

1.1 INTRODUCCIÓN Uno de los servicios que más éxito ha tenido el Internet, es la World Wide Web (WWW, o "la Web”), 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 y explorar, y la forma de hacerlo depende en gran medida de lo que estén buscando. Debido a la cantidad de información contenida en la Web la ha llevado a evolucionar de ser una Web basada en documentos a una Web basada en aplicaciones y servicios (Web 2.0) en donde los usuarios participan y deciden los contenidos actuales de la Web. Actualmente la nueva visión de la Web se define como “Web semántica” *Berners-Lee 2001], la cual propone describir los recursos de la Web con representaciones procesables (es decir, entendibles) no sólo por personas, sino por programas, donde es más fácil localizar, compartir e integrar información y servicios para sacar un mayor partido de los recursos disponibles en la Web. El punto clave de la Web semántica son las ontologías 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 más intuitivos y accesibles para los usuarios. Hoy en día los sitios Web definen grupos de usuarios, de tal manera que un usuario se identifique con algún grupo y obtenga información pertinente del sitio Web de acuerdo a las características del grupo elegido, tal es el caso de los sitios Web existentes para e-gobierno en donde definen grupos de usuarios para canalizar la diversidad de información que manejan los sitios en ese dominio, sin embargo la información suele ser general y no tener relaciones con otros grupos de información. Una solución a esta problemática es la personalización de contenidos Web, que pretende equilibrar la sobrecarga de la información contenida en los sitios Web mediante la selección de información que sea pertinente y de interés para el usuario. Esto permite dar recomendaciones a los usuarios, ya sea por simples páginas, o por la construcción de nuevos mapas de contenidos de sitio Web para los grupos de usuarios. Con la ayuda de las ontologías que nos permiten tener una mejor representación y organización de la información que facilite el mejor filtrado de contenido para las recomendaciones de los usuarios. El objetivo de este proyecto de investigación es personalizar los contenidos Web en el dominio de e-gobierno de acuerdo a grupos de usuarios. La estrategia es desarrollar una ontología que represente lo contenidos de sitios Web de gobierno y una ontología que represente los intereses y preferencias de los usuarios, con el fin de perfilar al usuario en un grupo y ofrecerle recomendaciones de acuerdo a su perfil.

1.2 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA La llamada Sociedad de la Información [Masuda 1968] es una consecuencia natural del rápido crecimiento de Internet desde su nacimiento. Este contexto genera nuevos retos para los usuarios de integrarse de acuerdo a sus exigencias (tecnologías). En la lucha por alcanzar tales desafíos

«INTRODUCCIÓN

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tropiezan con la gran cantidad de información que se ha extendido a diversos dominios, en este escenario los usuarios deben explorar espacios densos de información para seleccionar lo que están buscando lo que resulta ser 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. Por lo tanto, se ha generado la necesidad de mejorar los sitios Web de acuerdo a las necesidades de los usuarios. Los sitios Web existentes para e-gobierno enfrentan la problemática de ofrecer contenidos de interés a los diferentes tipos de usuario que acceden a ellos. Aunque algunos sitios están implementando grupos definidos de usuarios para canalizar la diversidad de información que manejan los sitios en este dominio, sin embargo, requieren que se aborden diferentes perfiles, es decir, el poder identificar las diversas preferencias de los usuarios y mostrarles la información que requieran de acuerdo a sus necesidades En este trabajo de investigación se desarrolló un sistema de personalización de contenidos Web que permita encontrar reglas que puedan asociar a un tipo de usuario, extrayendo sus atributos de una ontología de perfiles, para asociarlos a los conceptos de una ontología de dominio, de tal manera que tenga una recomendación de contenidos de su interés.

1.3 OBJETIVO Personalizar el contenido de un sitio Web, a través de reglas de inferencia que definan las relaciones de un perfil de usuario con el contenido del sitio Web, mediante ontologías definidas para el dominio de e-gobierno.

1.4 JUSTIFICACIÓN La necesidad de herramientas de personalización se ha manifestado claramente, desde hace ya mucho tiempo, en numerosos dominios de aplicación, de ahí la gran diversidad de enfoques que han 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 usuario para 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 usuarios para posteriormente mostrarlos de mayor escala. En [Blanco 2008] utilizan asociaciones semánticas para descubrir relaciones ocultas entre los contenidos de interés del usuario. Sin embargo cada trabajo tiene diferente dominio y técnica de aplicación lo cual da por hecho que la personalización 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 que no hay una metodología globalmente aceptada y genérica para permitir la personalización. El común denominador de estas aplicaciones es que son orientadas hacia un enfoque basadas en el conocimiento. La mayoría de ellas explotan de alguna manera técnicas de representación de conocimiento formal, por ejemplo (ontologías y reglas) [Tsetos 2008]. Con este trabajo de

«INTRODUCCIÓN

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investigación se propone la personalización de contenidos de un sitio Web en el dominio de e-gobierno.

1.5 ALCANCES Y LIMITACIONES En 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 DOCUMENTO

El 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.

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Capítulo 2 :

MARCO TEÓRICO

«MARCO TEÓRICO

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En este capítulo se presenta la teoría relacionada con el tema aplicado en este trabajo de tesis. Se inicia describiendo los conceptos relacionados con la investigación en el ámbito semántico y los conceptos generales que se utilizarán en el transcurso de este documento.

2.1 WEB SEMÁNTICA La Web semántica [Berners-Lee 2001] propone superar las limitaciones de la Web actual mediante la introducción de descripciones explícitas del significado, la estructura interna y la estructura global de los contenidos y servicios disponibles en la Web. Frente al crecimiento de información, y la 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 sea legible por las computadoras, esté consensuado, y sea reutilizable. Las ontologías proporcionan la vía para representar este conocimiento. La Web no se limita únicamente a proporcionar acceso a contenidos, también ofrece interacción y servicios (comprar un libro, reservar un vuelo, hacer una transferencia bancaria, simular una hipoteca). Los servicios Web semánticos son una línea importante de la Web semántica, que propone describir no sólo información sino definir ontologías de funcionalidad y procedimientos para describir servicios Web: sus entradas y salidas, las condiciones necesarias para que se puedan ejecutar, 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, la composición, y la ejecución de servicios, así como la comunicación entre unos y otros [Castells 2004].

2.2 ONTOLOGÍAS La representación del conocimiento se hace para homogeneizar los datos y para hacerlos manejables. 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 define una terminología consensuada para definir redes semánticas de unidades de información interrelacionadas. Una ontología proporciona un vocabulario de clases y relaciones para describir un dominio, poniendo énfasis en la compartición del conocimiento y el consenso en la representación 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 estilo artístico u obras localizadas en un museo. Continuando con Gruber las ontologías tienen los siguientes componentes que sirven para representar el conocimiento de algún dominio.

«MARCO TEÓRICO

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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 para obtener una representación formal de los conceptos que contiene y las relaciones que existen entre los mismos. Para poder explotar la Web semántica, se necesitan lenguajes de marcado apropiados que representen el conocimiento de las ontologías. Existe un lenguaje de marcado para publicar y compartir datos usando ontologías, el Lenguaje de Ontologías Web (OWL, “Web Ontology Lenguaje”) *W3C OWL 2004+, el cual se describe en el siguiente punto.

2.3 OWL El Lenguaje de Ontologías Web (OWL) es el sucesor de DAML + OIL, como sus predecesores, el vocabulario OWL incluye un conjunto de elementos y atributos XML, con un significado bien definido. 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 la información en lugar de únicamente representar información para los humanos. OWL facilita un mejor mecanismo de interoperabilidad de contenido Web que los mecanismos admitidos por XML, RDF, y esquema RDF (RDF-S) proporcionando vocabulario adicional junto con una semántica formal. OWL tiene tres sub-lenguajes, con un nivel de expresividad creciente: OWL Lite, OWL DL, y OWL Full [W3C OWL 2004]. OWL es un lenguaje para describir datos con semántica en la Web y no como protocolo de intercambio 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.

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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 sublenguaje que mejor se adapta a sus necesidades. La elección entre OWL Lite y OWL DL depende de las necesidades de los usuarios sobre la expresividad de las construcciones, proporcionando OWL DL las más expresivas. La elección entre OWL DL y OWL Full depende principalmente de las necesidades 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 comparación con OWL DL, el soporte en el razonamiento es menos predecible, ya que no existen en este momento implementaciones completas de OWL Full.

2.4 PERSONALIZACIÓN WEB La personalización Web es la habilidad de un sitio para mantener la atención de los usuarios a un nivel más alto de lo común y guiarlos de forma satisfactoria a obtener información útil y pertinente, de acuerdo con [Mombasher 2005].La personalización Web contempla el modelado de objetos Web como páginas y tópicos, la categorización de esos objetos, la búsqueda de coincidencias entre estos, así como el conjunto de acciones que se deben tomar, para realizar la personalización. Puede ser basada en sistemas de reglas de decisión manuales, agentes de filtrado basados en el contenido o sistemas de filtrado colaborativo. La personalización Web consta de dos definiciones:

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Definición 1. Sistema Adaptable y Adaptativo. Un sistema es llamado "adaptable" cuando permite a un usuario ajustar el comportamiento de un sistema a sus preferencias y necesidades actuales. Por otra parte, un sistema “adaptativo”, es aquel que permite ajustar de manera autónoma las preferencias y necesidades actuales del usuario. 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 contenido y 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 está consciente del perfil del usuario, puede detectar el contexto del usuario y necesidades, y es capaz de adaptarse a sí misma para satisfacer esas necesidades.

2.4.1 PERSONALIZACIÓN WEB SEMÁNTICA

La creciente demanda de aplicaciones por usuarios, ha generado muchos métodos para personalizar las aplicaciones, de acuerdo a sus requerimientos. En general, cada enfoque es hecho a la medida de cada requerimiento específico de la aplicación en cuestión, entre estos enfoque podemos encontrar varias soluciones técnicas y esto es una evidencia de que no hay una metodología globalmente aceptada y genérica para permitir la personalización. El común denominador de estas aplicaciones es que son orientadas hacia un enfoque basadas en el conocimiento. La mayoría de ellas explotan de alguna manera técnicas de representación de conocimiento formal, por ejemplo (ontologías y reglas). En [Tsetsos 2008] se presenta una arquitectura para la Web semántica personalizada. Los principales componentes de esta arquitectura 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 usuarios de manera óptima, dado el contexto actual. Con óptimo nos referimos a la facilidad de uso, alto rendimiento, comportamiento proactivo, recuperación efectiva del contenido, filtrado y presentación.

«MARCO TEÓRICO

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Figura 2-1: Arquitectura de una aplicación para la personalización Web semántica [Tsetsos 2008]

Modelos y Contexto

Se ha puesto énfasis en el modelo basado en la personalización, es decir todos los conocimientos pertinentes para la aplicación destino se describe a través de modelos. En el caso de la personalización Web Semántica, la manera común de representar estos modelos es el lenguaje de ontologías de Web Semántica, el lenguaje de ontologías Web (OWL) y/o el Esquema de Resource Description Framework (RDFS). Los modelos (es decir, ontologías) pueden describir diversos aspectos de la arquitectura general del sistema. En la Figura 2-1, se identifican los cinco principales modelos 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

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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 contexto En este módulo se realiza la actualización del contexto de usuario, utilizando dos mecanismos: un

sensor de contexto y una traducción del contexto. El sensor de contexto se encarga de obtener

datos de acuerdo a la ubicación de usuario, temperatura ambiental, recabar información del

contexto en el que se encuentre el usuario. La traducción del contexto, realiza la transformación

de los datos de contexto a rutinas para que sean procesadas por la aplicación correspondiente.

Módulo de Razonamiento Este 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 el contexto de la aplicación para su correspondiente personalización. Como resultado se obtiene las decisiones y acciones que adoptará la aplicación para adaptarse al contexto de usuario. Dependiendo de la representación, el conocimiento técnico y la expresividad que se utilicen para los modelos y la adaptación de políticas, este módulo podrá realizar diversos tipos de inferencia.

MODELADO DE INGENIERIA DE USUARIO: DEFINICIONES

El 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 este modelo. 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

«MARCO TEÓRICO

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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.

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Capítulo 3 :

ESTADO DEL ARTE

«ESTADO DEL ARTE

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En este capítulo se revisan las propuestas definidas en la literatura en el campo de los sistemas de personalización de contenidos Web. Dicha revisión incluye el tipo de modelo en cómo presentan los contenidos Web, el modelado de usuario para crear sus perfiles con las características de sus preferencias y los mecanismos para adaptar las recomendaciones de contenidos de acuerdo al perfil de usuario, al final del capítulo se muestra una comparativa de los trabajos analizados.

3.1 INTRODUCCIÓN Con el fin de conocer el contexto de la investigación se presentan los ochos trabajos relacionados con los puntos de revisión considerados (modelo del sitio Web, modelo de usuario y técnica de personalización). Los ochos trabajos relacionados: 1) Personalización semántica de contenidos Web, 2) Personalización Web, integrando contenido semántico y patrones de navegación, 3) Improvisando ontologías basadas en perfiles de usuario, 4) Personalización de navegación Web con perfiles personales enriquecidos semánticamente, 5) Recuperación del contenido del contexto personalizado utilizando contenido ontológico, 6) Razonamiento semántico: una ruta a nuevas posibilidades de personalización, 7) Un enfoque de la Web semántica para la personalización del contenido y 8) Modelado manejado por ontologías para la personalización de contenido Web se describen a continuación.

3.2 PERSONALIZACIÓN SEMÁNTICA DE CONTENIDOS DE PORTALES WEB El modelo conceptual propuesto en [Tziviskou 2007] para la recomendación de contenidos Web se basa 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 mayor interés. El modelo conceptual se basa en las declaraciones explícitas e implícitas de las preferencias del usuario y en un proceso iterativo de análisis de su historial de navegación. Para la realización del modelo 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.

«ESTADO DEL ARTE

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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 la navegación del usuario con los contenidos representados en una taxonomía del sitio Web. La herramienta 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.

«ESTADO DEL ARTE

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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 USUARIO

La metodología propuesta en [Trajkova 2004] propone la generación automática de perfiles de usuario basados en ontologías, se basa en la captura del comportamiento de un usuario mediante el análisis de su exploración Web habitual. Lo cual, alimenta una estructura jerárquica proponiendo como niveles más altos a los puntos con más interés y viceversa, a partir de un cálculo predefinido de ponderaciones, tomando en cuenta que se utilizará el perfil cuando se considere lo suficientemente maduro para ello. Para construir el perfil usan como entrada las páginas que ha visitado el usuario, toman la cantidad mínima de 5 segundos que haya tardado el usuario en las páginas. El sistema clasifica cada página Web de acuerdo a un concepto definido en la ontología. El proceso de construcción del perfil consta 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.

«ESTADO DEL ARTE

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3.5 PERSONALIZACIÓN DE NAVEGACIÓN WEB CON PERFILES PERSONALES ENRIQUECIDOS

SEMÁNTICAMENTE El método propuesto en [Ankolekar 2005] se basa en la ampliación del método HTTP GET para incluir 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 términos de varios atributos, tales como páginas Web, afiliaciones, fotografías y datos de contacto, así como especificaciones de los conocidos y amigos del usuario, está extensión permite que el servidor Web pueda utilizar la información de la persona contenida en el archivo FOAF para personalizar las páginas web. Como caso de estudio lo implementaron en un portal de un centro de investigación con 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, busca personas que el usuario conoce. En la página principal del portal el usuario cuenta con enlaces directos a esas personas. A partir de ahí, se puede explorar la lista de la publicación, los datos actuales de contacto, los cursos, los proyectos que la persona trabaja, y así sucesivamente.

3.6 RECUPERACIÓN DEL CONTENIDO DEL CONTEXTO PERSONALIZADO UTILIZANDO

CONTENIDO ONTOLÓGICO El método propuesto en [Vallet 2007] se basa en una ontología de representación del dominio del discurso, asignando diferentes pesos de acuerdo a los intereses del usuario que haya registrado y a la navegación que ha tenido de tal manera que se le muestre una página con los enlaces que más le 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 clasifican de manera personalizada.

«ESTADO DEL ARTE

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3.7 RAZONAMIENTO SEMÁNTICO: UNA RUTA DE NUEVAS POSIBILIDADES DE

PERSONALIZACIÓN El método propuesto en [Blanco 2008] se basa en asociaciones semánticas para la recomendación de 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 los programas de televisión representados en una ontología de dominio. Para su implementación consideraron 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 se realiza la inferencia para poder sugerir los programas de televisión de acuerdo a las preferencias del 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, la información es desplegada en forma de guía de canales con programación que podría ser atractiva para el usuario.

3.8 UN ENFOQUE DE LA WEB SEMÁNTICA PARA LA PERSONALIZACIÓN DEL CONTENIDO El método propuesto en [Wolowski 2007] se basa en un sistema de software que da recomendaciones de compras a través de mensajes de texto a su celular a los usuarios. La arquitectura propuesta se basa en la premisa de que hay un registro de usuarios que representa la historia de su comportamiento (sus compras). El método que utilizaron para inferir sobre los artículos a comprar fue un árbol de decisión, con el cual se construyen predicciones para representar y categorizar una serie de sucesos. El árbol de decisión representa un modelo para las preferencias de usuario. El árbol de decisión se transforma en un perfil de preferencias, marcado en forma de metadatos RDF, y se almacena en el dispositivo del usuario.

«ESTADO DEL ARTE

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Para el proceso de personalización de contenidos, se realiza una consulta de metadatos específicos y se crea automáticamente una plantilla genérica, utilizando las preferencias del usuario generados a partir de un árbol de decisión. Esta consulta puede ejecutar la búsqueda de los productos representados en forma de metadatos RDF (por ejemplo, artículos de compra) que satisfacen las preferencias del usuario. El contenido personalizado es entregado en un mensaje que contiene el resultado del proceso, se envía al nodo del mismo nivel, lo que representa el dispositivo móvil de un usuario dentro de una red peer-to-peer.

3.9 MODELADO MANEJADO POR ONTOLOGÍAS PARA LA PPERSONALIZACIÓN DE CONTENIDO

WEB El método propuesto en [Brambilla 2008] se basa en un proceso de monitoreo iterativo de la navegación del usuario. Se recolectan sus búsquedas, estas se almacenan como preferencias en una 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 las páginas de navegación. El contexto de los contenidos de la página se describe con esquemas de ontologías. 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 COMPARATIVA En esta sección se describe una comparativa con los puntos de interés interrelacionados con los trabajos del estado del arte y el trabajo de investigación. La comparativa se detalla en la Tabla 3-1, los criterios de comparación son:

«ESTADO DEL ARTE

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Modelo de usuario: este punto de interés especifica a qué nivel maneja el modelo de usuario, es decir, si el modelo es una ontología, si está basado en un modelo conceptual, o está 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 del usuario al igual que la tesis, sin embargo la ontología creada en los trabajos de investigación se desarrolló de acuerdo al historial de navegación del usuario, por lo cual hay una relación más estrecha con los contenidos del sitio y/o portal Web al que accedió el usuario. La tesis maneja una ontología de usuario general, que al no estar relacionada al sitio Web, tiene atributos que perfilan al usuario en diferentes contextos. Una ventaja de esta ontología es que no se requiere conocer lo que el usuario ha visitado, para ofrecerle las recomendaciones. La diferencia con esta tesis con el resto de los trabajos es que hacen recomendaciones de acuerdo a las personas con las que tiene alguna relación el usuario, a excepción de [Ankolekar 2005] que hace uso del archivo FOAF el cual contiene información general de un usuario.

Modelo de sitio: este punto de interés especifica a qué nivel maneja el modelo del sitio, es decir, si el modelo cuenta con un esquema semántico (ontología del dominio), modelo conceptual, 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 portal Web debido a su factibilidad para extraer el contenido y la utilización de la URI que representa cada contenido, en esta tesis desarrolló una ontología que representa los contenidos del sitio Web de gobierno estatal con el fin de tener una mayor interacción entre los conceptos y los intereses del usuario además de que esta tesis inmersa en la Web Semántica. En otros trabajos como [Magdalini 2005], [Trajkova 2004], [Ankolekar 2005] únicamente consideran la representación de los contenidos a nivel de taxonomía de acuerdo al historial de navegación del usuario.

Método de relación: este punto de interés especifica la técnica de personalización utilizada. En [Tziviskou 2007], [Magdalini 2005] y [Ankolekar 2005] la técnica aplicada son reglas de asociación que descubren acciones predecibles del usuario para lo cual necesitan un historial 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 el usuario estuvo más interesado, representándolos en un vector, asocian la ponderación con los contenidos de interés. En [Blanco 2008] utilizan asociaciones semánticas para descubrir relaciones ocultas entre los contenidos de interés del usuario, es decir, buscan información 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 otros que podrían interesarle. En [Wolowski 2007] utilizan un árbol de decisión, el cual se basa en datos de entrenamiento que previamente se cargan, con estos datos se identifica la información que puede ser de interés al usuario. Con respecto a la tesis se utilizó una máquina de inferencia definiendo reglas semánticas en lenguaje SWRL (Semantic Web

«ESTADO DEL ARTE

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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

Nombre Modelo de

usuario Modelo del sitio

Método de relación

Personalización

[Tziviskou 2007] ontología ontología Reglas por pesos Enlaces

[Magdalini 2005] BD taxonomía Reglas de asociación

Documentos

[Trajkova 2004] ontología Si Vectores por

pesos Páginas

[Ankolekar 2005] ontología categorías Reglas de asociación

Página

[Vallet 2007] si ontología Vectores por

pesos Página

[Blanco 2008] ontología ontología Asociaciones Semánticas

Mensajes

[Wolowski 2007] ontología ontología Árbol de decisión Mensajes

[Brambilla 2008] ontología ontología Vectores por

pesos Enlaces

Tesis ontología ontología Reglas semánticas

(SWRL) Categorías /

Enlaces

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Como conclusión se han clasificado los sistemas de personalización de contenidos Web definidos en 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 de contenidos web, la implementación de la herramienta en el contexto de e-gobierno, pruebas y conclusiones.

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Capítulo 4 :

METODOLOGÍA PARA LA

PERSONALIZACIÓN DE

CONTENIDOS WEB

«METODOLOGÍA PARA LA PERSONALZIACIÓN DE CONTENIDOS WEB

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En este capítulo se presenta la metodología para la personalización de contenidos Web para la realización de un sistema de recomendación de contenidos de e-gobierno con el propósito de promover un uso generalizado de las capacidades de personalización. Dado que nuestra metodología aplica un proceso de razonamiento semántico sobre las preferencias de los usuarios y los contenidos de e-gobierno son tres características fundamentales sobre los que asienta sus bases:

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 INTRODUCCIÓN La metodología para la personalización de contenidos Web se conforma de cuatro fases que se fundamentan en las características anteriormente mencionadas con el fin de llevar a cabo la personalización de contenidos Web a través de reglas de inferencia que permitan asociar los contenidos de una ontología del dominio con las preferencias relevantes de un usuario. En primera instancia se consideró el desarrollo de una ontología de dominio debido a que los portales de gobierno actuales no tienen ontologías que describan sus contenidos, lo cual limitaba la estrategia de recomendación basada en reglas de inferencia la cual necesita de ontologías para realizar el razonamiento semántico. Nuestra metodología considera como primer fase el desarrollo de ontología de gobierno, como segunda fase la selección de atributos de ontología de usuario desarrollada por [Rojas 2009] con el fin de filtrar aquellos atributos que sirvan para perfilar a un usuario en el dominio de e-gobierno, como tercer fase la construcción de un catalogo de reglas 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 personalización de contenidos Web, la metodología para la personalización de contenidos Web se puede observar en la Figura 4-1. Cabe mencionar que en esta sección se describe el proceso que conforma un prototipo para la personalización de contenidos Web, los detalles relativos al prototipo de software se presentan en el capítulo 5.

Figura 4-1: Metodología para la personalización de contenidos Web.


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4.2 FASE 1: DESARROLLO DE ONTOLOGÍA DE E-GOBIERNO

Esta fase consiste en la generación de una ontología de gobierno que represente los contenidos de los portales gubernamentales mexicanos por el motivo que la estrategia de recomendación de contenidos Web se realiza a través de reglas de inferencia que permiten asociar los contenidos de una ontología de dominio con las preferencias del usuario, es decir, las reglas de inferencia seleccionan información de ontologías y no de texto plano. La motivación principal para el desarrollo de ontología de e-gobierno se debió a que los portales de gobierno actuales no tienen ontologías que describan sus contenidos, lo cual limitaba la estrategia de recomendación basada en 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 portales gubernamentales, dedicado a obtener una muestra de los portales más representativos con respecto a la manera que presenta la información hacia el usuario, 2) Evaluación de portales gubernamentales, dedicado a la evaluación de los portales gubernamentales de acuerdo a la selección del proceso uno con el fin de identificar aquellos portales gubernamentales que cuenten con las características del buen diseño de portales gubernamentales en cuanto estructura y organización, 3) Creación de ontología de e-gobierno, dedicado a la generación de la ontología de e-gobierno partiendo de la iniciativa de los portales gubernamentales seleccionados y evaluados no tienen ontología que representen sus contenidos tomando en cuenta la metodología para la creación de ontologías por [F. Noy 2005]. Los procesos involucrados en la fase 1 se esquematizan en la Figura 4-2.

Figura 4-2: Fase 1-Desarrollo de ontología de e-gobierno.

4.2.1 PROCESO 1: SELECCIÓN DE PORTALES GUBERNAMENTALES

Este proceso consiste en la selección de portales gubernamentales que presenten su información en la Web de manera que el usuario pueda encontrarla fácilmente con el fin de adquirir una muestra de los portales gubernamentales más representativos de la información y sirvan de base para la generación de la ontología de e-gobierno. Para tal propósito se consideró el índice de Gobierno Electrónico Estatal (IGEE 2009) de los portales gubernamentales de los 31 estados y un Distrito Federal que se presento en el ranking de [Política Digital 2009]. La medición del IGEEE 2009 toman en cuenta las característica de: información, interacción, integración y participación con tales características permiten ofrecer una aproximación integral sobre la utilidad que ofrece el portal gubernamental a los ciudadanos, la evaluación dio un total de 16 mil 992 datos para la consolidación del IGEE 2009, en la Tabla 4-1 se detalla cada una de las características para el ranking con sus atributos y descripción correspondiente.


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Tabla 4-1: Características evaluadas por ranking de [Política Digital 2009]

CARACTERISTICA: 1. Información

ATRIBUTO DESCRIPCIÓN

Información completa y detallada:

El portal debe contar con información completa y 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 Información:

Forma en que se encuentra la información dentro del sitio Web.

Accesibilidad de la Información:

Fácil acceso a la información dentro del portal.

Transparencia: Acceso público a una información completa, exacta y clara acerca del gobierno.

CARACTERISTICA: 2. Interacción


Contacto con Webmaster y atención ciudadana:

El portal debe contar con información completa y 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.

Obtención de formatos en línea:

Obtención de formatos que se puedan bajar y guardar en nuestro equipo para realizar algún trámite o llenarlo en línea.

Búsquedas de Información:

Realizar búsquedas dentro del portal para encontrar de manera 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 línea:

Obtención de formatos que se puedan bajar y guardar en nuestro equipo para realizar algún trámite o llenarlo en línea.

CARACTERISTICA: 3. Transacción


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


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 o carrito de compras:

Realizar transacciones en línea de otras dependencias gubernamentales y niveles de gobierno.


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CARACTERISTICA: 5. Participación


Debates en línea de asuntos públicos:

Se llevan a cabo discusiones o debates con funcionarios.

Voto electrónico: Se lleva a cabo algún tipo de votación electrónica.

CARACTERISTICA: 6. Diseño y Estilo

DESCRIPCIÓN: 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].


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4.2.2 PROCESO 2: EVALUACIÓN DE PORTALES GUBERNAMENTALES

Este proceso consiste en la evaluación de portales gubernamentales con las características del buen diseño de portales gubernamentales. Tales características se tomaron en cuenta para evaluar los portales gubernamentales para obtener aquellos que presenten su información de acuerdo a las características consideradas para el buen diseño de portales gubernamentales con el fin de generar una ontología de e-gobierno con la información que muestran los sitios Web gubernamentales pero solo con aquellos que presenten un buen nivel en estructura, organización y 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 usuario por sus páginas y lograr que encuentre lo que está buscando de manera simple [Aceves 2008]. Por lo que se considera ciertas características como: Diseño y estructura, arquitectura, tramites y servicios, accesibilidad, participación ciudadana y transparencia que determinan si un portal gubernamental 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 y servicios, accesibilidad, participación ciudadana y transparencia para el desarrollo de portales gubernamentales centrados en el usuario y en estándares de certificación, cada una con su correspondiente 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.


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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 Ciudadana

En cualquier gobierno democrático, la participación 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.


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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 los primeros ocho portales de gobierno estatales: Nuevo León, Sinaloa, Puebla, Estado de México, Distrito Federal, Yucatán, Veracruz y Guerrero, estos se reevaluaron tomando en cuenta las características del diseño de portales gubernamentales: Diseño y estructura, arquitectura, tramites y servicios, accesibilidad, participación ciudadana y transparencia. Se consideró una ponderación de 0 a 1 tomando en cuenta sí cumplían con todas o algunos de los atributos de evaluación. En la Tabla 4-3 se muestra los resultados obtenidos para cada portal gubernamental estatal. Tabla 4-3: Evaluación de portales gubernamentales de acuerdo a las características de diseño de portales

gubernamentales.

Nu

evo

Le

ón

Sin

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a

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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


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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 16

4.2.3 PROCESO 3: CREACIÓN DE ONTOLOGÍA DE GOBIERNO

Este proceso consiste la creación de una ontología de e-gobierno tomando en cuenta una metodología para la creación de ontologías con la iniciativa de que no se encontró una ontología en los portales gubernamentales que se tomaron de la actividad de selección de portales gubernamentales. Con la falta de la ontología se consideró buscar alguna herramienta disponible en la Web para la generación de ontologías, en el anexo A1 se muestran las herramientas utilizadas y el resultado que arrojaron, se usaron tres herramientas Ontogen, TouchGrahp y Web Data Extracto. Sin embargo el resultado propuesto por las herramientas no fue satisfactorio, ya que no generaban una ontología, extraían palabras clave o enlaces de ligas externas, hasta el momento no se encuentran herramientas que generan automáticamente una ontología, necesitan de la intervención de un experto o algún usuario que tenga conocimiento en el área, para generar la base de la ontología. Con esta perspectiva se consideró generar una ontología de dominio para pruebas de la investigación, debido a que el objetivo de la tesis no es construir una ontología de dominio, pero sí utilizar alguna. La ontología cubrirá el dominio de e-gobierno con el fin de realizar recomendaciones a usuarios sobre información de portales gubernamentales, para lo cual fue necesario observar cada portal gubernamental para extraer la guía de contenido que abordan y las categorías que existen en cada contenido para realizar una clasificación, ordenación y búsqueda de relaciones entre los conceptos identificados, para lo cual se utilizo una metodología para la creación de ontologías que se describe en el siguiente punto.


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4.2.3.1 METODOLOGÍA PARA LA CREACIÓN DE ONTOLOGÍA DE E-GOBIERNO

Para el desarrollo de la ontología se abordaron pasos generales, no hay solo una metodología para el desarrollo de ontologías, se consideró utilizar la metodología descrita en [F. Noy 2005] que aborda los puntos generales considerados para el desarrollo de una ontología, toma en cuenta tres pasos: 1) enumerar términos importantes para la ontología, dedicado a la recopilación de términos que conceptualiza el dominio, 2) definir clases y jerarquía de clases, dedicado a categorizar los conceptos más sobresalientes y generalizados, y 3) definir las propiedades de las clases, dedicado a determinar las relaciones no taxonómicas entre clases y los valores que describen 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 información que presentan para extraer categorías y sub-categorías que servirán como terminología para la ontología, en la Tabla 4-4 se muestra la información seleccionada, categorías y sub-categorías de lo que encontramos en un portal gubernamental.

Tabla 4-4: Términos para ontología

CATEGORÍAS SUBCATEGORÍAS

ADULTOS MAYORES Salud y movilidad Educación y entretenimiento Apoyo económico Apoyo social y familiar Entretenimiento y vida cotidiana Convivir con adultos mayores recursos

DEPORTE Apoyos Becas Reconocimientos Especialidades deportivas Desarrollo social y promoción Nuestros deportistas Olimpiadas y campeonatos Espacios deportivos Educación y capacitación Deporte para personas con discapacidad

DESARROLLO SOCIAL - Vivienda Asistencia social Niños y jóvenes Comunidad Migrantes Salud Publicaciones y recursos Asistencia económica y educativa


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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 normas

ECONOMIA 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 Emprendedores

EDUCACION 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 resultados

JOVENES Salud preventiva


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Asistencia social para jóvenes Centros de atención Sexualidad y planificación Convocatorias Talleres para jóvenes Arte y cultura

MUJERES Salud Recursos y comunicación Derechos Apoyo económico Asistencia social y familiar

NIÑOS Juegos Desarrollo sustentable Medio ambiente Programas infantiles

PERSONAS CON DISCAPACIDAD Apoyo económico Salud Derechos Empleo Educación y capacitación

TRABAJO 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 profesionales

SALUD 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 hospitales

TURISMO Rutas turísticas Atractivos turísticos


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Parques y zoológicos

PROTECCION CIVIL Medidas preventivas Puntos de encharcamiento Normatividad de protección civil Protección civil infantil Sistema de alerta temprana

MEDIO AMBIENTE Cambio climático Meteorología Programas de contingencia Ahorro de agua Medio ambiente para niños Apoyos Protección y prevención Gestión forestal

CULTURA Música Artesanías Gastronomías Tradiciones y costumbres Actividades Talleres

SEGURIDAD Víctimas del delito Prevención del delito Protección civil Prevención de riesgos

TRANSPARENCIA Por concepto Por dependencia

GOBIERNO Dependencias y Entidades Plan estatal Municipios Leyes y reglamentos Poder judicial Poder legislativo

TRÁMITES Y SERVICIOS

PASO 2: Definir las clases y jerarquía de clases. Seleccionados los términos para la ontología los cuales se clasificaron definiendo los más sobresalientes y se conceptualizaron términos que engloban varias categorías. En la Tabla 4-5 se muestra una breve descripción de las clases obtenidas: arte y cultura, becas, deporte, desarrolloagropecuario, desarrollosocial, economiaynegocios, educación, medioambiente, normatividad, participacionciudadana, perfil, persona, salud, seguridad, tramitesyservicios, trabajo y turismo. En el anexo A3 se encuentra el grafico jerárquico de la organización de ontología de e-gobierno.


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Tabla 4-5: Clases definidas para ontología.

CATEGORIA DESCRIPCIÓN

ArteyCultura Contiene información de eventos culturales y presentación de artes, está compuesto de actividades y talleres.

Becas Contiene información de todas las becas ofrecidas por el gobierno e instituciones educativas.

Deporte Contiene información de eventos, tipos de deportes e instituciones.

DesarrolloAgropecuario Contiene información sobre estadística agropecuaria y programas agropecuarios

DearrolloSocial Contiene información sobre programas sociales, apoyos sociales y asistencia social.

EconomiayNegocios Contiene información sobre los servicios, apoyos para las empresas y negocios.

Educación Contiene información sobre bibliotecas, instituciones y programas educativos que ofrece.

Gobierno Contiene información de quien lo compone y de las instituciones que lo componen.

MedioAmbiente Contiene información de los programas que ofrece el gobierno al cuidado del medio ambiente.

Normatividad Contiene información de las leyes y reglamentos de diferentes sectores

ParticipacionCiudadana Contiene información en donde los usuarios pueden opinar.

Perfil Contiene información de los programas que ofrece el gobierno al ciudadano.

Persona Contiene información de instituciones y programas de salud para los ciudadanos.

Salud Contiene información de instituciones de salud, programas de salud, salud preventiva y sexualidad y planificación familiar.

Seguridad Contiene información de protección civil, prevención del delito y denuncias y quejas.

Trabajo Contiene información de la bolsa de trabajo, seguridad laboral y derechos de los trabajadores.

TramitesyServicios Contiene información de los diferentes trámites que se realizan en el gobierno.

Transparencia Contiene información de los procedimientos del gobierno.

Turismo Contiene información de los atractivos turísticos y servicios 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 la cual se encarga de encontrar las relaciones no taxonómicas entre clases.


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1) Propiedad tipo dato: Para cada clase y / o subclase se identificó un tipo de datos que describe a una clase o nos ayuda a filtrar la información para el tipo de perfil que corresponda la información. En la Tabla 4-6 se detalla los tipos de datos para las clases de la ontología y la descripción del tipo de dato. En el Anexo A2 se encuentra un grafico de todas las clases que conforman la ontología con la propiedad tipo dato.

Tabla 4-6: Propiedades tipo dato

PROPIEDAD TIPO DE DATO CLASE DESCRIPCIÓN

Casa Perfil Esta propiedad determina si una persona tiene casa

Dedicación Perfil Esta propiedad determina a que se dedica una persona.

Deportes Perfil Esta propiedad determina si una persona tiene interés en el deporte.

Desarrollo_Agropecuario Perfil Esta propiedad determina si una persona tiene interés en el desarrollo agropecuario.

Economía Perfil Esta propiedad determina si una persona tiene interés en la economía.

Fecha_nac Perfil Esta propiedad determina la fecha de nacimiento de una persona.

Nivel Becas Esta propiedad determina el nivel de una beca (si una beca es de nivel básico, medio o superior)

Perfil Perfil Esta propiedad determina a que perfil está asociada una persona.

Política Perfil Esta propiedad determina si una persona tiene interés en la política.

Seguridad Perfil Esta propiedad determina si una persona tiene interés en la economía.

Sexo Perfil Esta propiedad determina el sexo de una persona.

Tipo_actividad Actividades Esta propiedad determina a qué perfil se asocia actividades culturales.

Tipo_apoyo Apoyos Esta propiedad determina a qué perfil se asocia los apoyos ofrecidos por el gobierno.

Tipo_asistencia AsistenciaSocial Esta propiedad determina a qué perfil se asocia la información de asistencia social.

Tipo_deporte Deporte Esta propiedad determina a qué perfil se asocia los tipos de deportes.

Tipo_inst_deporte Deporte Esta propiedad determina a qué perfil se asocia las instituciones deportivas.


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Tipo_inst_edu Instituciones Educativas

Esta propiedad determina a qué perfil se asocia las instituciones educativas.

Tipo_inst_gubernamentales Instituciones

Gubernamentales

Esta propiedad determina a qué categoría tiene asociada una institución gubernamental.

Tipo_inst_salud Instituciones Esta propiedad determina a qué perfil se asocia las instituciones de salud.

Tipo_lr Normatividad Esta propiedad determina a qué categoría tiene asociada leyes y /o reglamentos.

Tipo_prog_ecologico Programas Ecológicos

Esta propiedad determina a qué perfil se asocia los programas ecológicos de medio ambiente.

Tipo_prog_edu Programas educativos

Esta propiedad determina a qué perfil se asocia los programas educativos ofrecidos por la educación.

Tipo_prog_salud ProgramasSalud Esta propiedad determina a qué perfil se asocia los programas de salud.

Tipo_programa_soc Programas

Sociales Esta propiedad determina a qué perfil se asocia los programas sociales.

Tipo_taller Talleres Esta propiedad determina a qué perfil se asocia los talleres culturales.

Tipo_tramite Trámitesy Servicios

Esta propiedad determina a qué trámite o servicio se refiere. (Vivienda, control vehicular, impuestos, etc.)

Tipo_turismo Turismo Esta propiedad determina a qué perfil se asocia la información de turismo.

vehículos Perfil Esta propiedad determina si una persona tiene vehículo.

2) Propiedad objeto: Se identificaron las propiedades objeto (relaciones no taxonómicas) partiendo en cómo se compone, se constituye y con cuáles otras categorías tendrían relación, si comparten información entre categorías. En la Tabla 4-7 se muestran las relaciones identificadas con su dominio y rango.


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Tabla 4-7: Relaciones no taxonómicas

PROPIEDAD OBJETO DOMINIO RANGO

ofrece Gobierno

ArteyCultura DesarrolloAgropecuario Desarrollo Social Economía y Negocios Educación Medio Ambiente Normatividad Participación Ciudadana Salud Seguridad Trabajo Trámites y servicios Transparencia Turismo

promueve Gobierno Deporte

se_compone_artecultura Arte y Cultura Actividades Talleres

se_compone_deporte Deporte Instituciones Deportivas Tipo Deporte

se_compone_desarrollo_agropecuario

DesarrolloAgropecuario ProgramasAgropecuarios Capacitación Agroestadística

se_compone_desarrollo_social DesarrolloSocial Apoyos ProgramasSociales AsistenciaSocial

se_compone_economia EconomiayNegocios FinanciamientoyApoyos Negocios ServiciosMIPYMES

se_compone_educacion Educación ProgramasEducativos Bibliotecas InstitucionesEducativas

se_compone_gobierno Gobierno InstitucionesGubernamentales

se_compone_medio_ambiente MedioAmbiente ProgramasEcologicos ProteccionyPrevencion

se_compone_normatividad Normatividad Leyes Reglamentos

se_compone_salud Salud

Instituciones ProgramasSalud SexualidadyPlanificaciónFamiliar SaludPreventiva

se_compone_seguridad Seguridad DenunciasyQuejas PrevenciondelDelito ProteccionCivil


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se_compone_trabajo Trabajo BolsadeTrabajo DerechosdelosTrabajadores SeguridadLaboral

se_compone_turismo Turismo DirectoriodeServicios

se_integra Gobierno

Gabinete Gobernador PoderLegislativo PoderJudicial

tiene_apoyos Deporte Educación Trabajo

Apoyos

tiene_becas Deporte Educación Trabajo

Apoyos

tiene_institucion_gubernamental

ArteyCultura DesarrolloAgropecuario DesarrolloSocial EconomiayNegocios Educación MedioAmbiente Salud Trabajo Turismo

InstitucionesGubernamentales

tiene_leyes

EconomiayNegocios Medioambiente Trabajo DesarrolloAgropecuario Gobierno Deporte Educación Salud

Leyes Reglamentos

tiene_perfil Persona Perfil

tiene_trámites

ArteyCultura Gobierno Educación Trabajo Salud

TramitesyServicios

En 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 las clases.


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4.3 FASE 2: SELECCIÓN DE ATRIBUTOS DE ONTOLOGÍA DE USUARIO

Esta fase consiste en la selección de atributos de ontología de usuario desarrollado por [Rojas 2009] 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 de especificar sus costumbres, deficiencias, roles cotidianos y características, es decir, atributos que definen a una persona. Los perfiles de usuario son la base de la personalización de contenidos y/o repuestas a recomendaciones o peticiones. La información del usuario es explícitamente capturada, es decir, a través de formularios se obtiene la información que permitirá perfilar a los usuarios, de esta manera se instancia la ontología de perfiles La estructura de la ontología es una arquitectura “Nuclear + extensiones”, un núcleo (conjunto de clases con sus respectivos atributos), con el fin que pueda ser poblada por cualquier usuario, y ser utilizada para relacionarla con otras ontologías. En la Figura 4-4 se muestra la estructura de la ontología de usuario, donde se observa las clases y propiedades de la ontología, para usos de la tesis se consideraron aquellos atributos que nos ayudaran a identificar los intereses del usuario. En la Tabla 4-8 se identifican los atributos que se tomaron en cuenta para perfilar a los usuarios, enumerando cada uno de los atributos, el nombre del atributo y una descripción de acuerdo al criterio de cada atributo, en el caso de los atributos seguridad y desarrollo agropecuario se agregaron a la ontología de usuario para poder referenciar contenido a esos atributos.


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Figura 4-4: Estructura de ontología de usuario


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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:

Estudiante

Trabajo

Ninguno

Determina a que se dedica la persona.

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 la realización de personalización de contenidos Web, las reglas de inferencia son las encargadas de asociar los contenidos de una ontología de gobierno con las preferencias del usuario descritas en una ontología de usuario. Las reglas se definen como teoremas que se declaran sobre relaciones que deben cumplir los elementos de la ontología, en este trabajo de investigación se crearon reglas que identifican los atributos 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 del usuario. 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 de reglas que identifiquen a cada perfil. En la Tabla 4-9 se muestran los perfiles que se tomaron en cuenta para la realización de la tesis, cada perfil tiene un numero consecutivo, nombre de perfil y la edad que corresponde a cada perfil.


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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 minusvalía

Las reglas se crearon de acuerdo a los perfiles: reglas para el perfil de adultos, reglas para el perfil de adultos mayores, reglas para el perfil de jóvenes, reglas para el perfil de mujeres, reglas para el perfil de niños y reglas para el perfil de personas con discapacidad, todas estas reglas se especifican de acuerdo a los atributos identificados en la ontología de usuario (ver Tabla 4-8).

4.4.1 REGLAS PARA EL PERFIL DE ADULTOS

Este conjunto de reglas filtran información referente para el perfil de adultos que considera a las personas con edad entre los veintinueve años y cincuenta y nueve años. Las reglas se componen en dos grupos el primero identifica si el usuario tiene el perfil de adulto y el segundo grupo de reglas identifica las reglas para los atributos del perfil. En la Tabla 4-10 se muestra la descripción del conjunto de reglas de inferencia para el perfil de adultos, la tabla está dividida en tres secciones: 1) identifica el atributo correspondiente a la ontología de usuario, 2) el nombre de la regla 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.

ATRIBUTO NOMBRE DE REGLA

DESCRIPCIÓN

Estudiante

PA1 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adulto y es estudiante.

A1

Esta regla recomienda información relacionada con la educación como el caso de bibliotecas, instituciones educativas, programas educativos para adultos y leyes y apoyos relacionados con la educación

Trabajo

PA2 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adulto y tiene trabajo.

A2

Esta regla recomienda información para el perfil de adultos relacionada con trabajo como el caso de bolsa de trabajo, derechos de los trabajadores y leyes, apoyos e instituciones gubernamentales referentes al trabajo.

Ninguno PA3 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adulto.

A3 Esta regla recomienda información para el perfil de adultos que


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no tienen dedicación como el caso de bolsa de trabajo e instituciones educativas.

Información general

A4

Para la persona que tiene el perfil de adultos se recomienda contenidos de información de turismo como los atractivos que pueden visitar y los servicios disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados para adultos.

A5

Esta regla recomienda información para el perfil de adultos relacionada con salud como el caso de programas educativos y salud preventiva, así también información de leyes referentes a la salud

A6 Esta regla recomienda información para el perfil de adultos 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.


DESCRIPCIÓN

Deportes A7

Esta regla recomienda información para el perfil de adultos relacionada con el deporte como el caso de los tipos de deportes, instituciones deportivas y leyes y apoyos asociadas al deporte.

Medio ambiente A8 Esta regla recomienda información para el perfil de adultos 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 MAYORES

Este conjunto de reglas filtran información referente al perfil de adultos mayores que considera a las personas con edad a partir de sesenta años. Las reglas se componen en dos grupos el primero identifica si el usuario tiene el perfil de adultos mayores y el segundo grupo de reglas identifica las reglas para los atributos del perfil. En la Tabla 4-11 se muestra la descripción del conjunto de reglas 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 y 3) la descripción de la regla.


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Tabla 4-11: Reglas para el perfil de adultos mayores



DESCRIPCIÓN

Estudiante

PAM1 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adultos mayores y es estudiante.

AM1

Esta regla recomienda información relacionada con la educación como el caso de bibliotecas, instituciones educativas, programas educativos para adultos y leyes y apoyos relacionados con la educación

Trabajo

PAM2 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adulto mayor y tiene trabajo.

AM2

Esta regla recomienda información para el perfil de adultos mayores relacionada con trabajo como el caso de bolsa de trabajo, derechos de los trabajadores y leyes, apoyos e instituciones gubernamentales referentes al trabajo.

Ninguno PAM3 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adulto mayor.


AM3

Para la persona que tiene el perfil de adultos mayores se recomienda contenidos de información de turismo como los atractivos que pueden visitar y los servicios disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados para adultos mayores.

AM4

Esta regla recomienda información para el perfil de adultos mayores relacionada con salud como el caso de programas de salud y salud preventiva, así también información de leyes referentes a la salud

AM5 Esta regla recomienda información para el perfil de adultos mayores relacionada con desarrollo social como el caso de apoyos, programas sociales y asistencia social.



DESCRIPCIÓN

Deportes AM6

Esta regla recomienda información para el perfil de adultos mayores relacionada con el deporte como el caso de los tipos de deportes, instituciones deportivas y leyes y apoyos asociadas al deporte.

Medio ambiente AM7

Esta regla recomienda información para el perfil de adultos mayores relacionada con medio ambiente como el caso de programas ecológicos, protección y prevención y leyes asociadas.


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4.4.3 REGLAS PARA EL PERFIL DE PERSONAS CON DISCAPACIDAD

Este conjunto de reglas filtran información referente al perfil de personas con discapacidad, se toma en cuenta el atributo de minusvalías con el que se determina que considere que una persona tiene una discapacidad, en este conjunto de reglas no se considera la edad. Las reglas se componen en dos grupos el primero identifica si el usuario tiene el perfil de personas con discapacidad y el segundo grupo de reglas identifica las reglas para los atributos del perfil. En la Tabla 4-12 se muestra la descripción del conjunto de reglas de inferencia para el perfil de personas con discapacidad, la tabla está dividida en tres secciones: 1) identifica el atributo correspondiente a 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 discapacidad


ATRIBUTO NOMBRE DE

REGLA DESCRIPCIÓN

Estudiante

PD1 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de personas con discapacidad y es estudiante.

D1

Esta regla recomienda información relacionada con la educación como el caso de bibliotecas, instituciones educativas, programas educativos para adultos y leyes y apoyos relacionados con la educación para personas con discapacidad.

Trabajo

PD2 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de personas con discapacidad y tiene trabajo.

D2

Esta regla recomienda información para el perfil de personas con discapacidad relacionada con trabajo como el caso de bolsa de trabajo, derechos de los trabajadores y leyes, apoyos e instituciones gubernamentales referentes al trabajo.

Ninguno

PD3 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de personas con discapacidad.

D3

Esta regla recomienda información para el perfil de personas con discapacidad que no tienen dedicación como el caso de bolsa de trabajo e instituciones educativas.


D4

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 servicios disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados para adultos.

D5

Esta regla recomienda información para el perfil de personas con discapacidad relacionada con salud como el caso de programas educativos y salud preventiva, así también información de leyes referentes a la salud.


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D6

Esta regla recomienda información para el perfil de personas con discapacidad relacionada con desarrollo social como el caso de apoyos, programas sociales y asistencia social.


ATRIBUTO NOMBRE DE

REGLA DESCRIPCIÓN

Deportes D7

Esta regla recomienda información para el perfil de personas con discapacidad relacionada con el deporte como el caso de los tipos de deportes, instituciones deportivas y leyes y apoyos asociadas al deporte.

Medio ambiente D8

Esta regla recomienda información para el perfil de personas con discapacidad relacionada con medio ambiente como el caso de programas ecológicos, protección y prevención y leyes asociadas.

4.4.4 REGLAS PARA EL PERFIL DE JÓVENES

Este conjunto de reglas filtran información referente al perfil de jóvenes que considera a las personas con edad entre quince años hasta los veintiocho años. Las reglas se componen en dos grupos el primero identifica si el usuario tiene el perfil de adulto y el segundo grupo de reglas identifica las reglas para los atributos del perfil. En la se muestra la descripción del conjunto de reglas de inferencia para el perfil de jóvenes, la tabla está dividida en tres secciones: 1) identifica el atributo correspondiente a la ontología de usuario, 2) el nombre de la regla asignada y 3) la descripción de la regla.

Tabla 4-13: Reglas para el perfil de jóvenes.


ATRIBUTO NOMBRE DE

REGLA DESCRIPCIÓN

Estudiante

PJ1 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de jóvenes y es estudiante.

J1 Esta regla recomienda información relacionada con la educación como el caso de bibliotecas, instituciones educativas y programas educativos.

Trabajo

PJ2 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de jóvenes y tiene trabajo.

J2

Esta regla recomienda información para el perfil de jóvenes relacionada con trabajo como el caso de bolsa de trabajo, derechos de los trabajadores y e instituciones gubernamentales referentes al trabajo.


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Ninguno

PJ3 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de jóvenes.

J3 Esta regla recomienda información para el perfil de jóvenes que no tienen dedicación como el caso de bolsa de trabajo e instituciones educativas.


J4

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 disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados para adultos.

J5

Esta regla recomienda información para el perfil de jóvenes relacionada con salud como el caso de programas de salud y sexualidad y planificación familiar, así también información de desarrollo social como asistencia social para jóvenes.


ATRIBUTO NOMBRE DE

REGLA DESCRIPCIÓN

Deportes J6

Esta regla recomienda información para el perfil de adultos relacionada con el deporte como el caso de los tipos de deportes, instituciones deportivas y leyes y apoyos asociadas al deporte.

Economía J7

Esta regla recomienda información para el perfil de jóvenes relacionada con economía como el caso de financiamiento y apoyos y servicios para microempresas.

Política J8

Esta regla recomienda información para el perfil de jóvenes relacionada con política como el caso de los poderes que integran al gobierno y las formas de participación ciudadana.

Seguridad J9 Esta regla recomienda información para el perfil de jóvenes relacionada con seguridad como el caso de protección civil.

Desarrollo agropecuario

J10 Esta regla recomienda información para el perfil de jóvenes relacionada con deporte.

Medio ambiente J11

Esta regla recomienda información para el perfil de adultos relacionada con medio ambiente como el caso de programas ecológicos, protección y prevención y leyes asociadas.


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4.4.5 REGLAS PARA EL PERFIL DE MUJERES

Este conjunto de reglas filtran información referente al perfil de mujeres que considera a las personas con edad entre los veintinueve años y cincuenta y nueve años, además de ser mujer. Las reglas se componen en dos grupos el primero identifica si el usuario tiene el perfil de mujeres y el segundo grupo de reglas identifica las reglas para los atributos del perfil. En la Tabla 4-14 se muestra la descripción del conjunto de reglas de inferencia para el perfil de adultos, la tabla está dividida en tres secciones: 1) identifica el atributo correspondiente a la ontología de usuario, 2) el nombre de la regla asignada y 3) la descripción de la regla.

Tabla 4-14: Reglas para el perfil de mujeres.



DESCRIPCIÓN

Estudiante

PM1 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de mujer y es estudiante.

M1

Esta regla recomienda información relacionada con la educación como el caso de bibliotecas, instituciones educativas, programas educativos para adultos y leyes y apoyos relacionados con la educación para mujeres.

Trabajo

PM2 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de mujeres y tiene trabajo.

M2

Esta regla recomienda información para el perfil de mujeres relacionada con trabajo como el caso de bolsa de trabajo, derechos de los trabajadores y leyes, apoyos e instituciones gubernamentales referentes al trabajo.

Ninguno

PM3 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de mujeres.

M3 Esta regla recomienda información para el perfil de mujeres que no tienen dedicación como el caso de bolsa de trabajo e instituciones educativas.


M4

Para la persona que tiene el perfil de mujeres se recomienda contenidos de información de turismo como los atractivos que pueden visitar y los servicios disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados para adultos.

M5

Esta regla recomienda información para el perfil de mujeres relacionada con salud como el caso de programas educativos y salud preventiva, así también información de leyes referentes a la salud

M6 Esta regla recomienda información para el perfil de mujeres relacionada con desarrollo social como el caso de apoyos, programas sociales y asistencia social para adultos.


51 | P á g i n a



DESCRIPCIÓN

Deportes M7

Esta regla recomienda información para el perfil de mujeres relacionada con el deporte como el caso de los tipos de deportes, instituciones deportivas y leyes y apoyos asociadas al deporte.

Medio ambiente M8 Esta regla recomienda información para el perfil de adultos relacionada con medio ambiente como el caso de programas ecológicos, protección y prevención y leyes asociadas.

4.4.6 REGLAS PARA EL PERFIL DE NIÑOS

Este conjunto de reglas filtran información referente al perfil de niños que tengan un margen de edad de cinco años hasta catorce años. Las reglas se componen en dos grupos el primero identifica si el usuario tiene el perfil de niños y el segundo grupo de reglas identifica las reglas para los atributos del perfil. En la Tabla 4-15 se muestra la descripción del conjunto de reglas de inferencia para el perfil de niños, la tabla está dividida en tres secciones: 1) identifica el atributo correspondiente a la ontología de usuario, 2) el nombre de la regla asignada y 3) la descripción de la regla.

Tabla 4-15: Reglas para el perfil de niños.


ATRIBUTO NOMBRE DE

REGLA DESCRIPCIÓN

Estudiante

PN1 Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de adulto y es estudiante.

N1

Esta regla recomienda información relacionada con la educación como el caso de bibliotecas, programas educativos, becas y apoyos asociados para el perfil de niños.

Ninguno PN2

Esta regla identifica si el usuario tiene el perfil de niños.

N2 Esta regla recomienda información de educación y becas para niños sin ninguna actividad

Información general N3

Para la persona que tiene el perfil de adultos se recomienda contenidos de información de turismo como los atractivos que pueden visitar y los servicios disponibles. También muestra información de cultura recomendando actividades y talleres adecuados para adultos.


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ATRIBUTO NOMBRE DE

REGLA DESCRIPCIÓN

Deportes N4

Esta regla recomienda información para el perfil de niños relacionada con el deporte como el caso de los tipos de deportes y becas y apoyos asociados.

4.4.7 REGLAS GENERALES

Este conjunto de reglas filtran información para todos los perfiles de acuerdo al identificador de cada regla que corresponde a un atributo de interés de un usuario. En la Tabla 4-16 se puede observar las reglas de: Beca, casa, economía, política, registro civil y desarrollo agropecuario.

Tabla 4-16: Reglas generales.


DESCRIPCIÓN

Beca B1 Esta regla recomienda información relacionada con becas y apoyos asociados a la educación.

Economía E1 Esta regla recomienda información relacionada con economía como el caso de financiamiento y apoyos, servicios para microempresas y leyes e instituciones asociadas.

Política P1 Esta regla recomienda información relacionada con política como el caso de financiamiento y apoyos, servicios para microempresas y leyes e instituciones asociadas.

Seguridad S1 Esta regla recomienda información relacionada con seguridad como el caso de protección civil.

Desarrollo agropecuario

DA1 Esta regla recomienda información relacionada al desarrollo agropecuario como el caso de programas agropecuarios

Casa C1 Esta regla recomienda información relacionada al atributo casa como el caso de trámites y servicios asociados a la vivienda.

Vehículo V1 Esta regla recomienda información relacionada al atributo vehículo como el caso de trámites y servicios asociados al uso y movilidad del vehículo.

Registro Civil RC1 Esta regla recomienda información relacionada a los trámites de registro civil como el caso de acta de nacimiento, CURP, acta de matrimonio, etc.


53 | P á g i n a

4.4.8 REGLAS EN LENGUAJE SWRL

En la Tabla 4-17 se muestra las reglas para los grupos de perfiles identificados, cada regla tiene asignado su identificador y su sintaxis en el lenguaje SWRL [W3C SWRL 2004].

Tabla 4-17: Reglas en sintaxis SWRL

IDENTIFICADOR REGLA EN LENGUAJE SWRL

PA1 gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Estudiante") gobierno:perfil(?y, ?a)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Adultos") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y)


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Trabajo") gobierno:perfil(?y, ?a)



swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Ninguno") gobierno:perfil(?y, ?a)


PAM1 gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z)


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "AdultosMayores") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y)

PAM2 gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z)



PAM3 gobierno:Persona(?x) + gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z)



PD1

gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z)


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y)

PD2




PD3




PJ1 gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z)


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Jovenes") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y)







PM1 gobierno:Persona(?x) gobierno:Perfil(?y) gobierno:dedicación(?y, ?z)


54 | P á g i n a


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Mujeres") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y)







PN1 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Estudiante") gobierno:perfil(?y, ?a)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Niños") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y)

PN2 swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Ninguno") gobierno:perfil(?y, ?a)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?a, "Niños") gobierno:tiene_perfil(?x, ?y)

A1

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)

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)

A2

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)

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)

A3

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)

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)

A4

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)

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)

A5 gobierno:Salud(?z) gobierno:ProgramasSalud(?a) gobierno:tipo_prog_salud(?a, ?b)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Adultos") + gobierno:SaludPreventiva(?c)


55 | P á g i n a

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)

A6

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)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Adultos")

gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a)


gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?b) gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?c)

A7

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")

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)

A8

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)

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)


AM1


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:se_compone_Educación(?a, ?c) + gobierno:se_compone_Educación(?a, ?d)

gobierno:tiene_leyes(?a, ?g) gobierno:Apoyos(?h) + gobierno:tiene_apoyos(?a, ?h)



AM2


gobierno:DerechosdelosTrabajadores(?c) gobierno:tipo_trabajo(?b, ?e)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "AdultosMayores")


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)




56 | P á g i n a

gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?f)


AM3


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "AdultosMayores") gobierno:ArteyCultura(?c)


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "AdultosMayores") gobierno:Talleres(?f)

gobierno:tipo_taller(?f, ?g) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?g, "AdultosMayores")



AM4

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)




AM5



swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "AdultosMayores") gobierno:tipo_asistencia(?b, ?e)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "AdultosMayores")

gobierno:tipo_programa_soc(?c, ?f) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f,

"AdultosMayores") gobierno:se_compone_desarrollo_social(?z, ?a)



AM6



gobierno:tipo_deporte(?z, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "AdultosMayores")

gobierno:tipo_inst_deporte(?y, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d,

"AdultosMayores") + gobierno:Apoyos(?e) gobierno:se_compone_deporte(?x, ?y)




AM7

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)





D1



gobierno:tipo_inst_edu(?c, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e,

"PersonasconDiscapacidad") gobierno:tipo_prog_edu(?d, ?f)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:Leyes(?g)



57 | P á g i n a

gobierno:se_compone_Educación(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?g)

gobierno:Apoyos(?h) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?h)



D2


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)

gobierno:Leyes(?f) gobierno:Apoyos(?g) gobierno:tiene_leyes(?a, ?f)

gobierno:tiene_apoyos(?a, ?g) gobierno:InstitucionesGubernamentales(?h)


gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b) + gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d) + gobierno:tiene_leyes(?a, ?f) +


D3


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:Educación(?d)

+ gobierno:InstitucionesEducativas(?e) gobierno:tipo_inst_edu(?e, ?f)

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)

D4


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "PersonasconDiscapacidad")

gobierno:ArteyCultura(?c) gobierno:Actividades(?d) gobierno:tipo_actividad(?d, ?e)

+ swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "PersonasconDiscapacidad") gobierno:Talleres(?f)

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)

D5

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)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "PersonasconDiscapacidad")

gobierno:se_compone_salud(?z, ?a) gobierno:se_compone_salud(?z, ?a) gobierno:se_compone_salud(?z, ?c)

D6



swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "PersonasconDiscapacidad")

gobierno:tipo_asistencia(?b, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e,

"PersonasconDiscapacidad") gobierno:tipo_programa_soc(?c, ?f)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "PersonasconDiscapacidad")




D7 gobierno:Deporte(?x) gobierno:InstitucionesDeportivas(?y)



58 | P á g i n a

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)

D8



gobierno:Leyes(?e) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e)



J1


gobierno:InstitucionesEducativas(?c) gobierno:tipo_inst_edu(?c, ?d)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Jovenes") gobierno:ProgramasEducativos(?e)

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)

J2


gobierno:DerechosdelosTrabajadores(?c) + gobierno:tipo_trabajo(?b, ?e)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Jovenes") + gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b)

gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?c) gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?d)


J3


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Jovenes") gobierno:Educación(?d)

gobierno:InstitucionesEducativas(?e) gobierno:tipo_inst_edu(?e, ?f) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Jovenes") + gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b)


J4


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Jovenes") gobierno:ArteyCultura(?c)

gobierno:Actividades(?d) + gobierno:tipo_actividad(?d, ?e)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Jovenes") gobierno:Talleres(?f)

gobierno:tipo_taller(?f, ?g) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?g, "Jovenes")



J5

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)


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)

J6



gobierno:tipo_deporte(?z, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Jovenes")

gobierno:tipo_inst_deporte(?y, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Jovenes")


59 | P á g i n a


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)

J7

gobierno:EconomiayNegocios(?a) gobierno:FinanciamientoyApoyos(?b)

gobierno:ServiciosMIPYMES(?c) gobierno:se_compone_economia(?a, ?b)

gobierno:se_compone_economia(?a, ?b) gobierno:se_compone_economia(?a, ?c)

J8

gobierno:Gobierno(?a) gobierno:Gabinete(?e) gobierno:Gobernador(?b)

gobierno:PoderJudicial(?c) gobierno:PoderLegislativo(?d)

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)

J9 gobierno:Seguridad(?a) + gobierno:ProteccionCivil(?b) gobierno:se_compone_seguridad(?a, ?b) & gobierno:se_compone_seguridad(?a, ?b);

J10 gobierno:DesarrolloAgropecuario(?a) gobierno:ProgramasAgropecuarios(?b)

gobierno:se_compone_desarrollo_agropecuario(?a, ?b) gobierno:se_compone_desarrollo_agropecuario(?a, ?b);

J11


gobierno:tipo_prog_ecologico(?b, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Jovenes")


& gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?b) gobierno:se_compone_medio_ambiente(?a, ?c)

M1

obierno:Educación(?a) gobierno:Bibliotecas(?b)


gobierno:tipo_inst_edu(?c, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Mujeres")

gobierno:tipo_prog_edu(?d, ?f) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Mujeres")


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)



M2


gobierno:DerechosdelosTrabajadores(?c) gobierno:SeguridadLaboral(?d)

gobierno:tipo_trabajo(?b, ?e) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Mujeres")


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:se_compone_trabajo(?a, ?d) gobierno:tiene_leyes(?a, ?f) gobierno:tiene_apoyos(?a, ?g) + gobierno:tiene_institucion_gubernamental(?a, ?h)

M3 gobierno:Trabajo(?a) gobierno:BolsadeTrabajo(?b) gobierno:tipo_trabajo(?b, ?c)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Mujeres") gobierno:Educación(?d)

gobierno:InstitucionesEducativas(?e) gobierno:tipo_inst_edu(?e, ?f)


60 | P á g i n a

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Mujeres") gobierno:se_compone_trabajo(?a, ?b)


M4


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Mujeres") gobierno:ArteyCultura(?c)


swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Mujeres") gobierno:Talleres(?f)

gobierno:tipo_taller(?f, ?g) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?g, "Mujeres")



M5

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)




M6



swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Mujeres") gobierno:tipo_asistencia(?b, ?e)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?e, "Mujeres") gobierno:tipo_programa_soc(?c, ?f)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?f, "Mujeres")




M7



gobierno:tipo_deporte(?z, ?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Mujeres")

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)


M8


gobierno:tipo_prog_ecologico(?b, ?d) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?d, "Mujeres")


gobierno:Leyes(?e) gobierno:tiene_leyes(?a, ?e)



N1

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)

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)


61 | P á g i n a

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)

N3

gobierno:ArteyCultura(?z) gobierno:Actividades(?a) gobierno:tipo_actividad(?a, ?c)

+ swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "Niños") gobierno:Talleres(?b)

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)

N4


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")





B1

gobierno:Educación(?x) gobierno:Becas(?y) gobierno:nivel(?y, ?z)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "Superior") gobierno:Apoyos(?a)

gobierno:tiene_becas(?x, ?y) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?a)

gobierno:tiene_becas(?x, ?y) gobierno:tiene_apoyos(?x, ?a)

E1

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)

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)

P1

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,

?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)

S1 gobierno:Seguridad(?a) + gobierno:PrevenciondelDelito(?b) + gobierno:se_compone_seguridad(?a, ?b) & gobierno:se_compone_seguridad(?a, ?b);

DA1 DesarrolloAgropecuario(?a) gobierno:ProgramasAgropecuarios(?b)

gobierno:se_compone_desarrollo_agropecuario(?a, ?b) gobierno:se_compone_desarrollo_agropecuario(?a, ?b)

C1 gobierno:TramitesyServicios(?a) gobierno:tipo_tramite(?a, ?b)

swrlb:stringEqualIgnoreCase(?b, "Vivienda") gobierno:Gobierno(?c)

gobierno:ofrece_trámites(?c, ?a) gobierno:ofrece_trámites(?c, ?a)

V1 gobierno:Gobierno(?a) gobierno:TramitesyServicios(?b) gobierno:tipo_tramite(?b,

?c) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?c, "ControlVehícular")

gobierno:ofrece_trámites(?a, ?b) gobierno:ofrece_trámites(?a, ?b)


62 | P á g i n a

RC1 gobierno:Gobierno(?x) gobierno:TramitesyServicios(?y) gobierno:tipo_tramite(?y,

?z) swrlb:stringEqualIgnoreCase(?z, "RegistroCivil") gobierno:ofrece_trámites(?x, ?y)

gobierno:ofrece_trámites(?x, ?y)

4.5 FASE 4: DESARROLLO DEL SISTEMA DE PERSONALIZACIÓN WEB

Esta fase consiste en la construcción del sistema de personalización de contenidos que permite realizar recomendación de contenidos de gobierno a través de reglas de inferencia para extraer contenido de interés relacionado al perfil de usuario. Los detalles del sistema se presentan en el capítulo 5.

63 | P á g i n a

Capítulo 5 :

ANÁLISIS, DISEÑO E

IMPLEMENTACIÓN

«ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN

64 | P á g i n a

En este capítulo se presenta la arquitectura del sistema de personalización de contenidos Web tomando en cuenta las características de la metodología desarrollada en esta tesis, en la que se toma de estrategia la aplicación de reglas de inferencia para el proceso de razonamiento semántico, 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 WEB A partir de la metodología para la personalización de contenidos Web se planteó una arquitectura para el proceso de recomendación de contenidos Web, dicha arquitectura se compone de varios módulos en los que se han delegado las tareas que integran el proceso de razonamiento semántico para lo cual integra la ontología de usuario desarrollada por [Rojas 2009], la ontología de 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 5-1 donde se observa que el proceso de razonamiento recibe como entrada la autenticación del usuario, el cual se conforma de tres módulos y como salida obtenemos la recomendación de contenidos 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.


65 | P á g i n a

3. Ingresar perfil: Este proceso se encarga de ingresar el perfil del usuario a la ontología de e-gobierno.

MÓDULO DE INFERENCIA

Este módulo se encarga de explorar el perfil de usuario que se insertó en la ontología de gobierno, 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 ORDENACIÓN

Este módulo se encarga de clasificar el resultado de la inferencia de acuerdo a las clases de la ontología de gobierno, se crean categorías de información para filtrar cada resultado y mostrar al usuario las categorías obtenidas.

RECOMENDACIÓN

Se encarga de la salida del sistema, muestra al usuario una página Web con las categorías de contenidos que le interesan de acuerdo a su perfil identificado.

Figura 5-1: Arquitectura del sistema de personalización de contenidos Web.


66 | P á g i n a

5.2 ANÁLISIS El análisis detallado de la arquitectura se realizó siguiendo un enfoque UML, por medio de diagramas de casos de uso. A continuación se presentan los diagramas de caso de uso, la definición de escenarios que corresponden a la fase de análisis del proyecto.

5.2.1 DIAGRAMAS DE CASOS DE USO

En la Figura 5-2 se muestra el diagrama de casos de uso del proyecto, se visualizan las funciones principales que ofrece, se observa que el primer caso de uso es donde interviene el usuario, el sistema de recomendación de contenidos Web de e-gobierno se encarga de realizar los casos de uso 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.


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Tabla 5-1: Descripción del caso de uso CU_1 Identificar usuario en ontología de usuario

ID: CU_1

Nombre del caso de uso: Autenticación de usuario

Actores: Usuario, sistema

Descripción: 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 razonamiento

ID: CU_2

Nombre del caso de uso: Proceso de razonamiento


Descripción: 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.


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Tabla 5-3: Descripción del caso de uso CU_3 Identificar login

ID: CU_3

Nombre del caso de uso: Identificar login


Descripción: 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 usuario

ID: CU_4

Nombre del caso de uso: Extraer perfil de ontología de usuario.

Actores: Sistema

Descripción: 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_5

Nombre del caso de uso: Ingresar perfil a ontología de e-gobierno

Actores: Sistema

Descripción: 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.


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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 inferencia

ID: CU_6

Nombre del caso de uso: Selección y ejecución de reglas de inferencia.

Actores: Sistema

Descripción: 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_7

Nombre del caso de uso: Ordenar y mostrar resultados.

Actores: Sistema

Descripción: 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.


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5.3 DISEÑO En este apartado se describe el diagrama de clases asociado al sistema de personalización de contenidos Web para el dominio de e-gobierno.

5.3.1 DIAGRAMA DE CLASES

El diagrama de clases diseñado para el sistema de personalización de contenidos Web se muestra en la Figura 5-3 el cual está compuesto por nueve clases cada clase con sus atributos y relaciones correspondientes.

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.


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Figura 5-3: Diagrama de clases del sistema de personalización de contenidos Web.


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5.4 CARACTERÍSTICAS DE IMPLEMENTACIÓN El prototipo de personalización de contenidos Web se desarrolló utilizando el Framework NetBeans IDE 6.7 bajo Struts, utilizando el lenguaje SWRL para las reglas de inferencia. El prototipo permite dar recomendaciones de contenidos Web del dominio e-gobierno de acuerdo al perfil de usuario. 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 IMPLEMENTACIÓN A continuación se describe la implementación del proyecto basándonos en la interfaz de usuario y el proceso de solución. En la Figura 5-4 se puede observar en detalle el proceso que el sistema de personalización de contenidos Web lleva a cabo para la recomendación de contenidos.


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Figura 5-4: Proceso del sistema de personalización de contenidos Web

a) 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.

Figura 5-5: Autenticación de usuario.

Nombre

Passwordd


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b) 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

Trabajo

Ninguno

Estudiante

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


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b4) Cargar a memoria perfil de usuario. b5) Selección de reglas de inferencia (SWRL) de acuerdo a los atributos del perfil: el sistema busca las reglas que coincidan con los atributos del perfil como se muestra en la Tabla 5-9 donde esta asignada la regla que le corresponde a cada atributo. La descripción 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 ejemplo

b6) Ejecución de reglas de inferencia (SWRL). b7) Clasificar información de resultados de reglas b8) 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 de información de acuerdo a los atributos de su perfil, como se muestra en la Figura 5-7.


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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

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Capítulo 6 :

PRUEBAS

«PRUEBAS

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En este capítulo se presenta el plan de pruebas para el prototipo de recomendación de contenidos Web y los resultados obtenidos. Con el fin de realizar la evaluación de los módulos de la arquitectura del modelo, tomando en cuenta la clasificación de perfiles y los atributos de interés del usuario para las recomendaciones.

6.1 INTRODUCCIÓN Las pruebas realizadas consisten en una evaluación empírica a través de casos de estudio para poder contrastar las diferencias que pueden existir en la información ofrecida a los perfiles, es así como 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 con diferentes 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 perfil seleccionado, los atributos que tiene registrados el usuario, las reglas asociadas de acuerdo al atributo y un identificador para el caso de estudio analizado; el identificador tiene la siguiente estructura:

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

PERFIL NUM. EDAD ATRIBUTOS REGLA

APLICADA POR EL SISTEMA

# CASO DE ESTUDIO

Adultos

1 52

Trabajo Seguridad DesarrolloAgropecuario Casa Información general

PA2-A2 S1 DA1 C1 A4-A5-A6

CE-SRC-A01

2 41

No tiene dedicación Medio ambiente Política Casa Vehículo Información general

PA3-A3 A8 P1 C1 V1 A4-A5-A6

CE-SRC-A02

Adultos Mayores

3 60 No tiene dedicación Casa Información general

PAM3 C1 AM3-AM4-AM5

CE-SRC-AM01

«PRUEBAS

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Jóvenes

4 19

Estudiante Deporte Seguridad Vehículo Información general

PJ1-J1 J6 J9 V1 J4-J5

CE-SRC-J01

5 17

Trabajo Economía Medio ambiente Vehículo Información general

PJ2-J2 J7 J11 V1 J4-J5

CE-SRC-J02

Mujeres

6 32

Trabajo Casa Vehículo Información general

PM2-M2 C1 V1 M4-M5-M6

CE-SRC-M01

7 27

Estudiante Deporte Medio ambiente Seguridad Casa Información general

PM1-M1 M7 M8 S1 C1 M4-M5-M6

CE-SRC-M02

Niños

8 7 Estudiante Información general

PN1-N1 N3

CE-SRC-N01

9 9 Estudiante Deporte Información general

PN1-N1 N4 N3

CE-SRC-N02

Personas con discapacidad

10 Estudiante Casa Información general

PD1-D1 C1 D4-D5-D6

CE-SRC-PD01

6.2 RESULTADOS En este apartado se presenta el concentrado de los resultados obtenidos para los diez casos de estudios presentados en la Tabla 6-1. A continuación se presentan los resultados para cada caso de estudio.

6.2.1 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-A01

Este caso de estudio se aplicó a un adulto con edad de 52 años el cual trabaja y tiene intereses en seguridad y desarrollo agropecuario, además de contar con casa, el resultado se presenta en la Tabla 6-2.

«PRUEBAS

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Tabla 6-2: Resultado del caso de estudio CE-SRC-A01

RESULTADO CE-SRC-A01

«PRUEBAS

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Figura 6-1: Resultado del caso de estudio CE-SRC-A01

Observaciones:

Como se observa en la Figura 6-1 muestra información relacionada con Trabajo como bolsa de trabajo y derecho de los trabajadores que son de interés para adultos. Se mostró información de interés sobre el medio ambiente y sus leyes asociadas. Así también se recomienda programas de desarrollo 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 que no sea de interés para la persona se le recomienda como información general o de diversión para realizar otras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le

«PRUEBAS

83 | P á g i n a

recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar como trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP…etc.) y trámites vivienda porque tiene casa, así también se muestra información de salud preventiva y programas de salud para adultos o la familia. También se muestran leyes, reglamentos y apoyos dirigidos al trabajo y salud.

6.2.2 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-A02

Este caso de estudio se aplicó a un adulto con edad de 41 años el cual el cual no tiene dedicación y tiene intereses en la política y medio ambiente, además de contar con casa y vehículo, el resultado se presenta en la Tabla 6-3.

Tabla 6-3: Resultado del caso de estudio CE-SRC-A02

RESULTADO CE-SRC-A02

«PRUEBAS

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«PRUEBAS

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Figura 6-2: Resultado del caso de estudio CE-SRC-A02

Observaciones:

Como se observa en la Figura 6-2 encontramos información relacionada con entretenimiento como Turismo, actividades y talleres de cultura. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar en enste caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.) y trámites vivienda porque tiene casa, así también se muestra información de salud preventiva y programas de salud para adultos. Se observa infromación de programas ecológicos de medio ambiente y de los poderes que conforman el gobierno.

6.2.3 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-AM01

Este caso de estudio se aplicó a un adulto con edad de 60 años el cual el cual no realiza alguna actividad y tiene casa, el resultado se presenta en la Tabla 6-4.

«PRUEBAS

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Tabla 6-4: Resultado del caso de estudio CE-SRC-AM01

RESULTADO CE-SRC-AM01

Figura 6-3: Resultado del caso de estudio CE-SRC-AM01

«PRUEBAS

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Observaciones:

Como se observa en la Figura 6-3 muestra información relacionada con entretenimiento como Turismo, actividades y talleres de cultura. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar en enste caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.) y trámites vivienda porque tiene casa, así también se muestra información de salud preventiva y programas de salud para adultos mayores.

6.2.4 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-J01

Este caso de estudio se aplicó a un joven con edad de 19 años el cual es estudiante tiene interés en 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

«PRUEBAS

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Figura 6-4: Resultado del caso de estudio CE-SRC-J01

Observaciones:

Como se observa en la Figura 6-4 muestra información relacionada con Educación como bibliotecas y programas educativos que son de interés para jovenes, así también se muestra información relacionada a Educación como el caso de becas. Se muestra información relacionada al deporte como becas y apoyos.

«PRUEBAS

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Otros conceptos relacionados al perfil como el caso de Arte y Cultura sin importar que no sea de interés para la persona se le recomienda como información general o de diversión para realizar otras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.) y trámites de control vehícular porque tiene vehículo, se muestra información de salud sobre sexualidad y planificacion familiar como una medida de orientación familiar. Se le recomienda que vea la bolsa de trabajo sin importar su interés específico sobre ello.

6.2.5 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-J02

Este caso de estudio se aplicó a un joven con edad de 17 años el cual es trabaja tiene interés en el medio 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

«PRUEBAS

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Figura 6-5: Resultado del caso de estudio CE-SRC-J02

Observaciones:

Como se observa en la Figura 6-5 muestra información relacionada con Trabajo como bolsa de trabajo 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 de interés para la persona se le recomienda como información general o de diversión para realizar otras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.) y trámites de control vehícular porque tiene vehículo, así también se muestra información de salud sobre sexualidad y planificación familiar como una medida de orientación familiar. Se le recomienda que vea información relacionada economía y negocios para inicar un negocio y programas ecológicos para medio ambiente.

6.2.6 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-M01

Este caso de estudio se aplicó a una mujer con edad de 32 años la cual trabaja y cuenta con vehículo y casa, el resultado se presenta en la Tabla 6-7.

«PRUEBAS

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Tabla 6-7: Resultado del caso de estudio CE-SRC-M01

Resultado

«PRUEBAS

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Figura 6-6: Resultado del caso de estudio CE-SRC-M01

Observaciones: CE-SRC-M01

Como se observa en la Figura 6-6 encontramos información relacionada con Trabajo como bolsa de 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 que no sea de interés para la persona se le recomienda como información general o de diversión para realizar otras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron 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 muestra información de salud preventiva para la mujer o familia. También se muestran leyes, reglamentos y apoyos dirigidos al trabajo.

6.2.7 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-M02

Este caso de estudio se aplicó a una mujer con edad de 27 años la cual es estudiante, tiene interés en el medio ambiente, seguridad y deportes, el resultado se presenta en la Tabla 6-8.

«PRUEBAS

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Tabla 6-8: Resultado del caso de estudio CE-SRC-M02

RESULTADO CE-SRC-M02

«PRUEBAS

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Figura 6-7: Resultado del caso de estudio CE-SRC-M02

Observaciones:

Como se observa en la Figura 6-7 muestra información relacionada con Educación como bibliotecas y programas educativos dirigidos a mujeres. Por su interés al deporte se muestra los

«PRUEBAS

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tipos de deportes que se practican, información sobre prevención del delito con respecto a seguridad y programas ecologicos asociados al medio ambiente. Otros conceptos relacionados al perfil son Actividades y talleres de Arte y Cultura, información sobre salud preventiva y turismo como información general o de diversión para realizar otras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.) y trámites de control venicular porque tiene carro. También se muestran leyes y reglamentos de Educación.

6.2.8 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-N01

Este caso de estudio se aplicó a una niño con edad de 7 años la cual es estudiante, el resultado se presenta 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-N01

Observaciones:

Como se observa en la Figura 6-8 muestra información relacionada con Educación como bibliotecas y programas educativos que son de interés para niños, así también se muestran becas y apoyos con relación a educación. Otros conceptos relacionados al perfil como el caso de Arte y Cultura sin importar que no sea de

«PRUEBAS

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interés para la persona, se le recomienda como información general o de diversión para realizar otras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.)

6.2.9 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-N02

Este caso de estudio se aplicó a un niño con edad de 7 años la cual es estudiante y le interesa el deporte, 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-N02

Observaciones:

Como se observa Figura 6-9 muestra información relacionada con Educación como biblioteca y programas educativos que son de interés para niños, así también se muestra información relacionada a Educación como el caso de becas y apoyos. También se mostró información relacionada al deporte como becas y apoyos.

«PRUEBAS

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Otros conceptos relacionados al perfil como el caso de Arte y Cultura sin importar que no sea de interés para la persona se le recomienda como información general o de diversión para realizar otras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.)

6.2.10 CASO DE ESTUDIO CE-SRC-D01

Este caso de estudio se aplicó a una persona con discapacidad, es estudiante y le interesa el deporte, el resultado se presenta en la Tabla 6-11.

Tabla 6-11: Resultado del caso de estudio CE-SRC-D01

RESULTADO CE-SRC-D01

«PRUEBAS

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Figura 6-10: Resultado del caso de estudio CE-SRC-D01

Observaciones:

Como se observa en la Figura 6-10 muestra información relacionada con Educación como bibliotecas, programas eduativos relacionados a personas con discapacidad. Otros conceptos relacionados al perfil son Actividades y talleres de Arte y Cultura, información sobre salud preventiva y turismo como información general o de diversión para realizar otras actividades diferentes a su dedicación. En el caso de trámites y servicios se le recomendaron aquellos que por su perfil puede realizar en este caso trámites de Registro civil (acta de nacimiento, CURP, etc.) y trámites de vivienda. También se muestra leyes y reglamentos relacionados a Educación.

6.2.11 RESULTADO

Las recomendaciones ofrecidas estuvieron de acuerdo a los atributos de perfil si una persona tenía interés en medio ambiente se le mostraba esa categoría con relación a su perfil, un niño tiene menos interés cuando observa gran cantidad de información que tal vez un adulto.

«PRUEBAS

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Recomendación de medio ambiente para una mujer se muestra en la Figura 6-11:

Figura 6-11: Recomendación de medio ambiente para una mujer

Recomendación de medio ambiente para un joven se muestra en la Figura 6-12:

Figura 6-12: Recomendación de medio ambiente para un joven

Podremos observar que cierta información es la misma para varios perfiles esto depende de que tan específico se quiera llegar, hay información que se encuentra vinculada a un perfil y otra de manera general tenemos que mostrar una categoría completa para varios perfiles. Por ejemplo la clase medio ambiente, si alguien tiene interés en el medio ambiente se le recomienda que programas ecológicos y medidas de prevención para el cuidado del medio ambiente, sabemos que le interesa, no sabemos si la persona es activista, o requiere información solo del cuidado del agua. Con este trabajo lo que se pretende es generar una recomendación si tiene interés en un tema y la persona determina qué información en específico requiere.

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Capítulo 7 :

CONCLUSIONES

«CONCLUSIONES

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En este capítulo se resume las conclusiones obtenidas como resultado de la investigación, las aportaciones y propuestas que podrían derivarse en el futuro.

7.1 CONCLUSIONES El trabajo desarrollado en esta tesis se originó con la idea de enriquecer la personalización de contenidos Web recurriendo a técnicas de inferencia vinculadas a la Web Semántica. La incorporación de dichas técnicas permiten: (i) relacionar las preferencias de un usuario con los contenidos de un sitio Web, y (ii) combatir la limitación de contar con un historial de navegación de usuario para conocer sus preferencias. Para lograrlo se desarrolló un mecanismo de razonamiento a través de reglas de inferencia que permiten descubrir los contenidos asociados a una serie de atributos que perfilan a un usuario. El objetivo principal que se persiguió fue la construcción de reglas de inferencia que definan las relaciones de un perfil de usuario con el contenido 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 y enriquecer las recomendaciones a los usuarios, el proceso de razonamiento dispone del conocimiento adicional de contar con las relaciones existentes entre los contenidos sugeridos, es decir, 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 con requisitos de personalización de contenidos Web, en este trabajo se adoptó un contexto específico para probar el enfoque. El desarrollo se aplicó en un sistema de recomendación de contenidos Web de portales estatales de gobierno mexicano, en donde se difunde una gran cantidad de información de diversa índole, tal sobrecarga de información justifica la utilidad del proceso de personalización en ese dominio, cuya tarea es seleccionar aquellos contenidos que puedan ser interesantes para el usuario teniendo en cuenta las preferencias registradas en su perfil. Se logró implementar un prototipo y probar satisfactoriamente el proyecto con el cual se permitió modelar las preferencias de los usuarios y seleccionar contenidos personalizados mediante las reglas de inferencia, sin embargo se observó que el proceso de inferencia es lento por su mismo mecanismo de razonamiento, pero el propósito de la tesis no es medir la eficiencia del 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 estén construidas, las recomendaciones de contenidos también serán más específicas al perfil de usuario.

7.2 APORTACIONES El 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.

«CONCLUSIONES

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Nuestro enfoque promete ser de uso general, puede aplicarse a diferentes dominios, convirtiéndose en un buen punto de partida para implementar diversos servicios de personalización para los usuarios de la Web Semántica.

7.3 TRABAJOS FUTUROS Algunos de los trabajos futuros que pueden desprenderse del desarrollo de esta tesis son los siguientes:

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.

«REFERENCIAS

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«ANEXO

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ANEXO A

A1: Herramientas para el análisis de datos.

HERRAMIENTA RESULTADO

TouchGrahp Nos mostró un grafico de las ligas que están relacionadas al portal, pero que son externas.

OntoGen Toma en cuenta la raíz del sitio, extrae todas las palabras sin darles sentido, mostrando un espacio de palabras sin relaciones. OntoGen es un sistema semiautomático de ontologías para documentos planos.

Web Data Extractor

Es una herramienta de extracción de datos web, nos arroja las URL´s y las palabras clave referentes a cada enlace.

«ANEXO

106 | P á g i n a

A2: Clases de ontología de e-gobierno con propiedad tipo dato.

«ANEXO

107 | P á g i n a

A3: Grafo jerárquico de ontología de e-gobierno.

«ANEXO

108 | P á g i n a

A4: Relaciones no taxonómicas de ontología de e-gobierno.

Personalización de contenidos Web del dominio de egobierno mediante ontologías

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