D-Fussion: a semantic selective disssemination of information service for the research community in digital libraries

Abstract

Introduction. In this paper we propose a multi-agent Selective Dissemination of Information service to improve the research community's access to digital library resources. The service also provides a new recommendation approach to satisfy researchers' specific information requirements. Method. The service model is developed by jointly applying Semantic Web technologies (used to define rich descriptions of resources and a concept scheme that helps in indexing and retrieving tasks), fuzzy linguistic modelling techniques (both ordinal and 2-tuple-based approaches, that allow us to flexibly represent and handle information that is subject to a certain degree of uncertainty), as well as content-based and collaborative filtering techniques. Analysis. An experiment has been carried out to test the performance of the proposed model using a prototype and several experts have been asked to assess the recommendations provided by the system. Results. The outcomes of the experiment reveal that the proposed model is feasible and efficient in terms of precision and recall. Conclusions. Semantic Web technologies and fuzzy linguistic modelling provide the means to develop value-added services for digital libraries, which improve users' access to resources of interest to them. Furthermore, the recommendation approach here proposed allows researchers to satisfy specific information needs not covered by traditional recommender systems.

Introducción. En este artículo proponemos de un servicio de Diseminación Selectiva de Información multi-agente para mejorar el acceso de la comunidad investigadora a los recursos de bibliotecas digitales. El servicio también proporciona una nueva aproximación a la recomendación para satisfacer los requerimientos de información específicos de los investigadores. Método. El modelo del servicio se desarrolla aplicando conjuntamente las tecnologías de la Web Semántica (usadas para definir descripciones ricas de recursos y un esquema de concepto que ayuden en las tareas de indización y recuperación), las técnicas de modelado lingüístico difuso (tanto la aproximación ordinal y como la basada en 2-tuplas que nos permiten representar y manejar flexiblemente información sujeta a un cierto grado de incertidumbre), así como las técnicas de filtrado basadas en contenido y colaborativas. Análisis. Se realizó un experimento para probar el rendimiento del modelo propuesto usando un prototipo y se han pedido a varios expertos que valoren las recomendaciones proporcionadas por el sistema. Resultados. Los resultados del experimento revelan que el modelo propuesto es factible y eficaz en términos de precisión y relevancia. Conclusiones. Las tecnologías de Web semántica y el modelado lingüístico difuso proporcionan los medios para desarrollar servicios de valor agregado para bibliotecas digitales que mejoran el acceso de los usuarios a los recursos de interés. Además, la aproximación de la recomendación aquí propuesta permite a los investigadores satisfacer necesidades de información específicas no cubiertas por los sistemas de recomendación tradicionales.