Descripción: La retroalimentación de relevancia en sistemas multimodales es un enfoque que integra la opinión y las interacciones del usuario para optimizar el rendimiento de los sistemas de recuperación de información que manejan múltiples modalidades de datos, como texto, imágenes, audio y video. Este método permite que los sistemas aprendan y se adapten a las preferencias y necesidades específicas de los usuarios, mejorando así la precisión y la relevancia de los resultados que se presentan. Al incorporar la retroalimentación del usuario, estos sistemas pueden ajustar sus algoritmos de búsqueda y clasificación, lo que resulta en una experiencia más personalizada y efectiva. La retroalimentación puede ser explícita, donde el usuario proporciona calificaciones o comentarios directos, o implícita, donde se infiere a partir del comportamiento del usuario, como clics o tiempo de visualización. Este enfoque es especialmente relevante en el contexto actual, donde la cantidad de información disponible es abrumadora y la capacidad de filtrar y presentar contenido relevante se convierte en un desafío crítico. La retroalimentación de relevancia no solo mejora la interacción del usuario, sino que también contribuye al desarrollo de sistemas más inteligentes y adaptativos que pueden evolucionar con el tiempo, reflejando cambios en las preferencias y comportamientos de los usuarios.
