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 aplicaciónse ha extendido a diversos dominios como la educación , el gobierno y el comercio electrónico enlos que actualmente se advierte una sobrecarga de información que dificulta la navegación y usode los mismos, por este motivo los usuarios deben explorar espacios excesivamente densos,convirtiendo la selección de información que les interesa en una tarea tediosa. Un mecanismopara suplir esta tarea son los sistemas de recomendación los cuales seleccionan de formaautomática y personalizada los contenidos que mejor se adapten a las preferencias o necesidadesde cada usuario. En la literatura se han propuesto diversas estrategias de personalización que losinvestigadores han adoptado de forma generalizada en sus trabajos.
En los últimos años ha surgido una prometedora línea de investigación bajo el nombre de WebSemántica. Esta iniciativa propone describir los recursos Web mediante metadatos procesablespor las máquinas, para que éstas puedan razonar sobre su semántica e inferir relaciones entreellos, es decir, descubrir nuevo conocimiento a partir del ya conocido. Los procesos derazonamiento semántico requieren que las colecciones de datos a los que acceden las máquinasestén definidas y estructuradas de una forma adecuada como las ontologías, que son unaformalización consensuada y reutilizable en la que se identifican los conceptos y relaciones típicasen un dominio de aplicación.
En este trabajo de investigación se presenta un sistema de personalización de contenidos Webque hace uso de una mecanismo de razonamiento semántico a través de reglas de inferencia queasocian a un tipo de usuario, extrayendo sus atributos de una ontología de perfiles, pararelacionarlos con los conceptos de una ontología de dominio, de tal manera que obtengan unarecomendación de contenidos de su interés.