Autor:
Abrahão, Silvia

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E-mails conocidos

sabrahao@dsic.upv.es

Fecha de nacimiento

ORCID

0000-0003-3580-2014

Proyectos de investigación

Unidades organizativas

Puesto de trabajo

Apellidos

Abrahão

Nombre de pila

Silvia

Nombre

Nombres alternativos

Abrahao, Silvia
Abrahao Gonzales, Silvia

Afiliaciones conocidas

Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, Universitat Politècnica de València
Universitat Politècnica de València, Spain
IUMTI, Universitat Politècnica de València, Spain
Polytechnic University of Valencia, Spain

Páginas web conocidas

https://sabrahao.wixsite.com/dsic-upv
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    Artículo
    Entorno para agentes de aprendizaje por refuerzo para adaptar interfaces de usuario
    Gaspar Figueiredo, Daniel; Insfran, Emilio; Abrahão, Silvia; Fernandez-Diego, Marta. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    La adaptación de interfaces de usuario (IU) permite ofrecer una mejor experiencia de usuario en diferentes contextos de uso. Sin embargo, las cambiantes preferencias y necesidades de los usuarios hacen que la adaptación de IUs sea un proceso complejo por lo que el uso de técnicas de aprendizaje automático puede ser de utilidad. En este artículo se presenta la implementación preliminar de un entorno de entrenamiento de agentes de Aprendizaje por Refuerzo (RL) para la adaptación de IUs que ha sido desarrollada usando OpenAI Gym. Este entorno permitirá realizar adaptaciones de IU, además de experimentar y comparar distintos algoritmos de RL.
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    Artículo
    Integración de Feedback Humano para Guiar la Adaptación Inteligente de Interfaces de Usuario
    Gaspar Figueiredo, Daniel; Fernandez-Diego, Marta; Abrahão, Silvia; Insfran, Emilio; Nuredini, Ruben. Actas de las XXVIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2024), 2024-06-17.
    La adaptación de las interfaces de usuario (IU) busca mejorar la experiencia de los usuarios (UX) en una variedad de contextos de uso. No obstante, las preferencias y necesidades cambiantes de los usuarios plantean desafíos a lo largo del proceso de adaptación. Esto pone de manifiesto la necesidad de recurrir a técnicas de aprendizaje automático para aprender de la interacción del usuario y facilitar la adaptación de IUs. En este contexto, adoptamos un enfoque innovador que integra el Feedback Humano (HF) en el proceso de Aprendizaje por Refuerzo (RL) para lograr una adaptación más precisa y personalizada. Para ello, se han desarrollado dos herramientas: un entorno de entrenamiento de agentes RL diseñado para crear dichos agentes con diversos algoritmos de RL y para distintas IUs adaptativas y una plataforma de captura de feedback que permite a los usuarios expresar sus preferencias de manera intuitiva.