A pesar de que ha existido un gran número de trabajos enfocados en el desarrollo de técnicas de recomendado automático y/o social, dichos componentes suelen estar enfocados en idiomas en concreto (generalmente en inglés), existiendo poca investigación centrada en técnicas de este tipo que permitan procesar contenidos multilingües. Este trabajo presenta una metodología multilingüe híbrida semiautomática y colaborativa que combina técnicas de etiquetado automático con técnicas de recomendación de etiquetas basadas en el comportamiento previo de los usuarios con el sistema. Además se presenta una implementación de referencia llamada ACOTA (Automatic Collaborative Tagging) con el fin de demostrar las funcionalidades de recomendación aportadas que permiten asistir a usuarios, tanto nóveles como expertos, a la hora de etiquetar recursos multilingües. Por último, se ha desarrollado un estudio en el contexto de gestión del conocimiento empresarial, con el fin de evaluar la precisión y calidad del funcionamiento de la metodología propuesta.

Proyecto realizado en colaboración con Treelogic financiado por FEDER/CDTI (Fondos europeos al desarrollo regional) con el objetivo de aumentar la productividad de las actividades de desarrollo de software en escenarios globales.