Autor:
Trillo-Lado, Raquel

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Apellidos

Trillo-Lado

Nombre de pila

Raquel

Nombre

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Trillo, Raquel

Afiliaciones conocidas

Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A), Universidad de Zaragoza, Spain
Universidad de Zaragoza, Spain
Universidad de Zaragoza
Department of Computer Science and Systems Engineering University of Zaragoza, Zaragoza, Spain

Páginas web conocidas

http://webdiis.unizar.es/~raqueltl/
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    A First Step Towards Keyword-Based Searching for Recommendation Systems
    Rodríguez Hernández, María Del Carmen; Guerra, Francesco; Ilarri, Sergio; Trillo-Lado, Raquel. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    Due to the high availability of data, users are frequently overloaded with a huge amount of alternatives when they need to choose a particular item. This has motivated an increased interest in research on recommendation systems, which filter the options and provide users with suggestions about specific elements (e.g., movies, restaurants, hotels, news, etc.) that are estimated to be potentially relevant for the user. Recommendation systems are still an active area of research, and particularly in the last years the concept of context-aware recommendation systems has started to be popular, due to the interest of considering the context of the user in the recommendation process. In this paper, we describe our work-in-progress concerning pull-based recommendations (i.e., recommendations about certain types of items that are explicitly requested by the user). In particular, we focus on the problem of detecting the type of item the user is interested in. Due to its popularity, we consider a keyword-based user interface: the user types a few keywords and the system must determine what the user is searching for. Whereas there is extensive work in the field of keyword-based search, which is still a very active research area, keyword searching has not been applied so far in most recommendation contexts.
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    Artículo
    Restricción de coetaneidad: cómo detectar y neutralizar inconsistencias temporales
    Abián, David; Bernad, Jorge; Trillo-Lado, Raquel. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    La preocupación por la propagación de información falsa crece y el análisis de grandes volúmenes de datos correctos se hace imprescindible en los procesos de toma de decisiones de las organizaciones. Pese a ello, no se han extendido mecanismos automáticos que aseguren la consistencia de los datos relativos al tiempo cronológico, que abundan en los grandes sistemas de información. En este artículo se define y formaliza la restricción de coetaneidad, un mecanismo para la detección y el marcado masivos de datos inconsistentes gracias a la comparación cruzada de valores de tiempo con el consiguiente incremento en la calidad de la información en diferentes contextos.
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    Artículo
    Definiendo un Caso de Estudio para Recomendaciones Dinámicas Móviles
    Rodríguez Hernández, María Del Carmen; Ilarri, Sergio; Hermoso, Ramon; Trillo-Lado, Raquel. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    Los denominados sistemas de recomendación permiten aliviar la sobrecarga de información de los usuarios, al ofrecer sugerencias específicas acerca de ítems concretos (películas, libros, actividades, puntos de interés, etc.) que pueden resultar de interés para el usuario. En los últimos años se está realizando una intensa investigación en el desarrollo de sistemas de recomendación sensibles al contexto, ya que tener en cuenta el contexto del usuario (posición geográfica, tiempo atmosférico, estado de ánimo, etc.) permite ofrecer recomendaciones más apropiadas. En entornos de computación móvil uno de los elementos clave del contexto del usuario es su localización, siendo relevante ofrecer sugerencias al usuario de forma proactiva (sin peticiones expresas por parte del usuario) y teniendo en cuenta su trayectoria. En este artículo, describimos nuestro trabajo en progreso relacionado con las recomendaciones dinámicas sensibles al contexto en entornos móviles. Debido a la dificultad de evaluación de estos sistemas de recomendación en el mundo real, nos centramos en el desarrollo de un caso de estudio que simulará un escenario para recomendaciones dinámicas para los visitantes de un museo.
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    Artículo
    Chatbot based on clinical literature for decision support
    Sanchez-Montejo, Irene; Telleria-Orriols, Carlos; Trillo-Lado, Raquel. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    Clinical practice guidelines try to provide the state-of-the-art in diagnostic and treatment methods for each disease, by a systematic review of the scientific evidence, but it can be difficult to keep up to date in a context of healthcare in constant evolution. Improvements in Deep Learning and Natural Language Processing have allowed to perform multiple applications, such as conversational agents (chatbots or virtual assistants), that are designed to simulate a human conversation. Language models behind these systems are able to analyze a huge collection of documents with unstructured data and extract the essential information from each one, easing the fast consultation of guidelines by practitioners and patients. This article provide an approach of a thesis plan to analyze different techniques and language models, and develop a chatbot able to answer according to clinical practice guidelines and other high-quality biomedical literature in a real-time decision support system for healthcare professionals, patients, and caregivers.
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    Artículo
    WikInfoboxer: A Tool to Create Wikipedia Infoboxes Using DBpedia
    Rodríguez-Hernández, Ismael; Trillo-Lado, Raquel; Yus, Roberto. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    Wikipedia infoboxes present a summary, in a semistructured format, of the articles they are associated to. Therefore, they have become the main information source used by projects to leverage the knowledge in Wikipedia, such as DBpedia. However, creating quality infoboxes is complicated as current mechanisms are based on simple templates which, for example, do not check whether the information provided is semantically correct. In this paper, we present WikInfoboxer, a tool to help Wikipedia editors to create rich and accurate infoboxes. WikInfoboxer computes attributes that might be interesting for an article and suggests possible values for them after analyzing similar articles from DBpedia. To make the process easier for editors, WikInfoboxer presents this information in a friendly user interface.
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    Artículo
    Proyecto TRAFAIR: Generación y publicación de datos de calidad del aire en las ciudades de Zaragoza y Santiago de Compostela
    Viqueira, José R.R.; Trillo-Lado, Raquel; Villarroya, Sebastián; Marrodán, Lorena; Cotos, José Manuel; Ilarri, Sergio; Taboada, José Ángel; Torres-Moreno, Enrique. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    En este artículo se describen brevemente los trabajos en marcha relacionados con la generación y publicación de datos acerca de la calidad del aire en el ámbito del proyecto Europeo TRAFAIR. En concreto, se describe la solución adoptada para la adquisición de datos de sensores, los estándares utilizados para la publicación de datos en abierto y las aplicaciones de usuario final que serán desarrolladas, concluyendo el artículo con la identificación de retos técnicos relacionados con la heterogeneidad de los datos y con la generalización de soluciones basada en la asunción de modelos de datos estandarizados.