Resumen de Maze: un modelo de hipermedia adaptativa con soporte de información imperfecta
Esta tesis presenta un modelo denominado Maze, que añade el tratamiento de la imprecisión de acuerdo a la Teoría de los Conjuntos Borrosos a un modelo abstracto de aplicaciones hipermedia. Se generaliza la noción de categoría de usuarios, de atributo y de enlace, y se incluye un modelo abstracto de adaptación, realizado en un modelo más concreto de reglas borrosas, que permite el uso de expresiones cuantificadas borrosas.
Maze puede expresarse utilizando una extensión del lenguaje de modelado gráfico UML para facilitar la comprensión de los modelos. Se elabora una arquitectura genérica y otra específica, centrada en la Web, y además, se han implementado tres casos de estudio que demuestran los conceptos fundamentales que Maze introduce en lo relativo a la imprecisión, incluyendo asociaciones y generalizaciones borrosas, tratamiento de conjuntos de etiquetas lingüísticas, grupos borrosos de usuarios y el concepto novedoso de enlace borroso.
