MODELO DE VIGILANCIA TECNOLÓGICA APOYADO POR RECOMENDACIONES BASADAS EN EL FILTRADO COLABORATIVO / TECHNOLOGY SURVEILLANCE MODEL SUPPORTED BY RECOMMENDATIONS BASED ON COLLABORATIVE FILTERING
Palabras clave:
vigilancia tecnológica, filtrado colaborativo, sistema de recomendaciones, contexto académico, centros de investigación, technological surveillance, collaborative filtering, recommender system, academic environment, research centersResumen
La vigilancia tecnológica en centros de investigación y universidades está enfocada a realizar un seguimiento sistemático sobre el desarrollo de líneas de investigación, investigadores líderes, posibilidades de colaboración científico-tecnológica y también al conocimiento de las tendencias actuales desde la investigación. Todo lo anteriormente expresado permite guiar las investigaciones y apoyar la estrategia científico-tecnológica. El presente trabajo propone un modelo de vigilancia tecnológica apoyado de un sistema de recomendaciones, como una aplicación que está centrada en las preferencias de los investigadores en universidades y centros de investigación. Para proponer las recomendaciones se emplea el filtrado colaborativo, técnica que utiliza información del comportamiento pasado de los investigadores y de las opiniones o valoraciones de la comunidad científica a la que pertenecen. Este nuevo enfoque permite realizar propuestas de colaboración y temas de interés que se discuten en la comunidad científica en la que tiene lugar, de manera automática y proactiva.
Abstract
Technology surveillance has a special place nowadays, in the success and development of R+D+i process, in research centers and academic environment. Technology surveillance in universities and research centers is focused in the constant analysis of the research lines, research leaders, collaborations chances and current trends in specific research fields. This paper presents a technology surveillance model supported by recommendations by an application that takes into account the preferences of the researchers in the academic environment. The recommender system uses the collaborative filtering technique in order to compute the behavior and past user interactions and infer the recommendations. This approach allows recommending useful, automatic and proactive collaboration possibilities and topics of interest which are discussed within the scientific community in general.
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