Learning browsing patterns for context-aware recommendation

The success of personal information agents depends on their capacity to both identify relevant information for users and proactively recommend context-relevant information. In this paper, we propose an approach to enable proactive context-aware recommendation based on the knowledge of both user interests and browsing patterns. The pro- posed approach analyzes the browsing behavior of users to derive a semantically enhanced context that points out the information which is likely to be relevant for a user according to its current activities.IFIP International Conference on Artificial Intelligence in Theory and Practice - Agents 1Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

The IONWI algorithm: learning when and when not to interrupt

One of the key issues for an interface agent to succeed at assisting a user is learning when and when not to interrupt him to provide him assistance. Unwanted or irrelevant interruptions hinder the user’s work and make him dislike the agent because it is being intrusive and impolite. The IONWI algorithm enables interface agents to learn a user’s preferences and priorities regarding interruptions. The resulting user profile is then used by the agent to personalize the modality of the assistance, that is, assisting the user with an interruption or without an interruption depending on the user’s context. Experiments were conducted in the calendar management domain, obtaining promising results.IFIP International Conference on Artificial Intelligence in Theory and Practice - Agents 1Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A Java Framework for Multi-agent Systems

The complexity of distributed systems (multi-agent systems in particular) involves the design and coordination of many entities (called agents). This activity is not trivial and there is not a standard way to do this. So, it is desirable to have tools for reusing previous designed components and relations between them. Frameworks allow design and code to be reused. Intelligent agents cover a big amount of application domains but we can detect an important set of common characteristics that can be abstracted for reusing. This paper presents a framework for multi-agent systems (FraMaS) composed by these common characteristics. FraMaS is used to design agents that have capabilities for perceiving environment, communicating, and deliberating about what to do next.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Frameworks para el desarrollo de sistemas multi-agentes

En este artículo se presenta un análisis de los frameworks Brainstorm/J y Framas desarrollados en el Instituto de Sistemas ISIST AN. El análisis tiene como objetivo determinar las ventajas y las limitaciones de cada uno de ellos en el desarrollo de diversos tipos de agentes inteligentes. Entre los tipos estudiados se encuentran agentes reactivos, cognitivos, y móviles.Eje: Ingeniería de software y base de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Generación de consultas personalizadas en un LIM

En este trabajo se describe un agente capaz de observar al usuario mientras realiza consultas a un LlMS a través de Internet/Intranet. Este agente tiene la capacidad de deducir la rutina del usuario en relación al tipo de consultas realizadas. Se observa también, el momento en que el usuario realiza cada tipo de consulta. De esta manera, el agente construye el patrón de comportamiento para el usuario. El agente utiliza el conocimiento adquirido para inferir las consultas que realizaría un usuario en un determinado momento, siendo el objetivo final del agente realizar las consultas en forma autónoma un cierto tiempo antes de que sean requeridas. De este modo, los resultados están disponibles para el usuarío cuando él los solicita, sin las demoras ni costos adicionales que actualmente debe soportar. La información adquirida sobre las consultas relevantes para un usuario constituye el perfil de consultas del mismo. Este perfil es aumentado y actualizado utilizando el feedback que el usuario provee al sistema. El agente utiliza una técnica que combina la técnica de Razonamiento Basado en Casos y la técnica de Redes Bayesianas para la generación de consultas personalizadas. En la sección 2 se describe brevemente la integración de las técnicas de Razonamiento Basado en Casos y Redes de Bayes. En la sección 3 se describe el agente QueryMonitor que implementa esta técnica integrada. Finalmente, en la sección 4 se presentan las conclusiones.Eje: Sistemas inteligentes. Metaheurísticas.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Frameworks para el desarrollo de sistemas multi-agentes

En este artículo se presenta un análisis de los frameworks Brainstorm/J y Framas desarrollados en el Instituto de Sistemas ISIST AN. El análisis tiene como objetivo determinar las ventajas y las limitaciones de cada uno de ellos en el desarrollo de diversos tipos de agentes inteligentes. Entre los tipos estudiados se encuentran agentes reactivos, cognitivos, y móviles.Eje: Ingeniería de software y base de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis comparativo de los frameworks FraMaS y Brainstorm/J

Los frameworks FraMas y Brainstorm/J han sido desarrollados para soportar el desarrollo de sistemas multi-agentes. Estos frameworks presentan varias diferencias en relación con su concepción y técnicas de diseño utilizadas. Estas diferencias deben ser contempladas por los desarrolladores de aplicaciones de sistemas multi-agentes para así aprovechar las características presentes en cada uno de ellos. Este artículo presenta una comparación entre estos frameworks con el objetivo de que desarrolladores de aplicaciones puedan realizar su mejor opción. Particularmente, se analiza los puntos de reutilización y las limitaciones resultantes de la utilización de diferentes técnicas de diseño.Área: Ingeniería de Software - Bases de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Frameworks para el desarrollo de sistemas multi-agentes

En este artículo se presenta un análisis de los frameworks Brainstorm/J y Framas desarrollados en el Instituto de Sistemas ISIST AN. El análisis tiene como objetivo determinar las ventajas y las limitaciones de cada uno de ellos en el desarrollo de diversos tipos de agentes inteligentes. Entre los tipos estudiados se encuentran agentes reactivos, cognitivos, y móviles.Eje: Ingeniería de software y base de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Milleannizando el CMMI: el “mito” de los estilos de aprendizaje hecho realidad

Mucho se ha escrito sobre los Millennials. Ganaron particularmente notoriedad en el campo de la tecnología. Para muchas empresas innovadoras, fueron una oportunidad importante debido a su "forma de ver la vida". Para otras, más convencionales y más grandes, se convirtieron en una profunda preocupación. Fue necesario Darwinismo para hacer frente a este repentino cambio de comportamiento en el personal técnico. El Darwinismo también es necesario en el campo de la educación en Ingeniería de Software. El interés por lo efímero que los caracteriza juega un papel importante para mantener su atención a lo estructurado (y no demasiado divertido) pero esencial como el CMMI. En este artículo contamos una experiencia en un curso que se dictó recurriendo a un método no muy convencional para mejorar el proceso de aprendizaje del CMMI por parte de los estudiantes. Un enfoque calificable como irreverente de mejora basado en Lean, aplicando un método de desarrollo “Agile” para estructurar la enseñanza y el concepto “mítico” de estilo de aprendizaje para personalizar las interacciones aprendiz-entrenador. Son resultados, tal vez obvios pero para nosotros sorprendentes que deseamos compartir con la comunidad de Ingeniería de Software.VI Workshop de Innovación en Educación en Informática (WIEI).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Generación de consultas personalizadas en un LIM

En este trabajo se describe un agente capaz de observar al usuario mientras realiza consultas a un LlMS a través de Internet/Intranet. Este agente tiene la capacidad de deducir la rutina del usuario en relación al tipo de consultas realizadas. Se observa también, el momento en que el usuario realiza cada tipo de consulta. De esta manera, el agente construye el patrón de comportamiento para el usuario. El agente utiliza el conocimiento adquirido para inferir las consultas que realizaría un usuario en un determinado momento, siendo el objetivo final del agente realizar las consultas en forma autónoma un cierto tiempo antes de que sean requeridas. De este modo, los resultados están disponibles para el usuarío cuando él los solicita, sin las demoras ni costos adicionales que actualmente debe soportar. La información adquirida sobre las consultas relevantes para un usuario constituye el perfil de consultas del mismo. Este perfil es aumentado y actualizado utilizando el feedback que el usuario provee al sistema. El agente utiliza una técnica que combina la técnica de Razonamiento Basado en Casos y la técnica de Redes Bayesianas para la generación de consultas personalizadas. En la sección 2 se describe brevemente la integración de las técnicas de Razonamiento Basado en Casos y Redes de Bayes. En la sección 3 se describe el agente QueryMonitor que implementa esta técnica integrada. Finalmente, en la sección 4 se presentan las conclusiones.Eje: Sistemas inteligentes. Metaheurísticas.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI