News Board - Framework para la gestión, distribución y recomendación personalizada de noticias

La enorme cantidad de información que se puede encontrar en Internet en las distintas áreas de conocimiento, hace que se produzca una sobrecarga informativa sobre el usuario que desea acceder a ésta. Los buscadores de Internet han facilitado enormemente el acceso a la información, pero para determinados recursos informativos, aún resultan insuficientes. Son muchos los medios de comunicación que tienen presencia en Internet y que utilizan la web para distribuir sus noticias. Éstas son emitidas de manera continua y, en muchas ocasiones, al poco tiempo de producirse; por otro lado, una misma noticia se publica en diversos medios de comunicación. Esto hace que un usuario que realmente quiera estar informado deba acceder a múltiples medios de comunicación, procesar todas las noticias emitidas y seleccionar aquellas que realmente son de su interés. A esta dificultad se suma el hecho de que el usuario, en su tarea de selección, pueda descartar una noticia que hubiera sido de su interés, pero que no la consideró como tal, en base a la información que sobre ésta dispuso en un primer momento. Por tanto, nos encontramos ante un sector en el que se puede producir el problema previamente expuesto. Los sistemas recomendadores se presentan como una herramienta que ayuda al usuario a filtrar toda esta información y acceder a aquella que es realmente de su interés. Para ello, estos sistemas distribuyen un determinado tipo de recurso en forma de recomendaciones personalizadas para cada usuario, y lo hacen a partir de un perfil de usuario asociado, en el que van a almacenar información acerca de los intereses del mismo, sobre el sector en que se enmarcan los recursos distribuidos. News Board pretende ser una herramienta que distribuya noticias provenientes de diversos medios de comunicación digitales, en forma de recomendación personalizada. Así, a cada usuario se le recomendará aquellas noticias que el sistema determine que vayan a ser de su interés, en función de un perfil de usuario asociado, que contendrá información sobre sus intereses, la cual adquirie, principalmente, a través de la interacción del usuario con el sistem