ByG12.pdf - Fundación Bertelsmann

El reto de la personalización en las bibliotecas públicas
rio. Además, estos perfiles individuales pueden agregarse para formar comunidades de
personas con intereses similares.
No molesta al usuario
Learn Sesame aprende automáticamente a partir del comportamiento de los usuarios
mientras estos navegan. Las bibliotecas pueden ofrecer servicios personalizados sin
molestar a los visitantes del sitio web con montones de preguntas.
F cil de integrar
Los bibliotecarios con nociones de Visual Basic o Javascript pueden empezar a usar Learn
Sesame y aplicar el sistema de personalización en cuestión de horas. Solamente hay que
integrar llamadas del API (Appplication Programme Interface) de Learn Sesame en el sitio
web preexistente y la biblioteca estará lista para funcionar de un modo personalizado.
Conforme con el OPS
Open Sesame está trabajando con Microsoft, Netscape y otros para establecer el Open
Profiling Standard (OPS) y el estándar P3P (Platform for Privacy Preferences Project) para
asegurar el intercambio seguro de perfiles de usuario entre socios de confianza.
Adaptable
Con el paso del tiempo Learn Sesame es capaz de reconocer cambios en los intereses
de los usuarios.
Escalable
La Learning-Agent Technology postneural de Learn Sesame y la arquitectura distribuida y
basada en CORBA de la solución garantiza la escalabilidad incluso en el caso de las aplicaciones
más extensas.
Permite personalizaci n de los contenidos y de la interfaz del usuario
Las bibliotecas pueden usar Learn Sesame no solamente para realizar recomendaciones
personalizadas, sino también para personalizar el contenido y la interfaz de usuario para
cada visitante.
Importa los datos antiguos (legacy data)
Las bibliotecas pueden utilizar los datos de antiguas transacciones, de la secuencia de clics
o cualquier otro tipo de datos para ofrecer a los clientes servicios personalizados la primera
vez que realizan una visita.
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