Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1972
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseLicencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR)spa
dc.contributorRyckeboer, Hugo Emilio Julio Ludovicospa
dc.contributorBlanco, Gabriel Estebanspa
dc.creatorRyckeboer, Hugo Emilio Julio Ludovicospa
dc.creatorBlanco, Gabriel Estebanspa
dc.creatorSpósitto, Osvaldo Mariospa
dc.creatorProcopio, Gastón Emanuelspa
dc.creatorPrilusky, Elisa Mirtaspa
dc.creatorMatteo, Lorena Rominaspa
dc.creatorMacias Corral, Patricio Ezequielspa
dc.creatorGargano, Cecilia Victoriaspa
dc.creatorCasuscelli, Mauro Javierspa
dc.creatorBossero, Julio Césarspa
dc.date2018spa
dc.date.accessioned2024-06-18T14:03:11Z-
dc.date.available2024-06-18T14:03:11Z-
dc.identifier.citationRyckeboer, H. E. J. L., Blanco, G. E., Spósitto, O. M., Procopio, G. E., Prilusky, E. M., Matteo, L. R., Macias Corral, P. E., Gragano, C. V., Casuscelli, M. J. y Bossero, J. C. (2018). Uso de minería de datos para acelerar la recuperación de documentos (Informe C-205). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1972spa
dc.identifier.urihttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1972spa
dc.descriptionEl objetivo de este proyecto se basó en construir una alternativa innovadora, basada en algoritmos de clasificación, para realizar la búsqueda de documentos relevantes en un tiempo menor de respuesta. Siguiendo los procesos de un sistema de recuperación de información (SRI), los documentos de un corpus son transformados en vectores descriptivos. Una consulta de usuario es también convertida en otro vector descriptivo. Para obtener un documento que satisfaga la necesidad de información del usuario, el vector de la consulta se debe enfrentar con todo el corpus, en búsqueda de similitudes. Este proceso genera un índice de relevancia, que ordenará la lista de documentos sugeridos que recibe el usuario. En este trabajo se analiza la posibilidad de fraccionar un corpus de modo tal de reducir la cantidad de documentos a comparar. Para ello, se requiere de dos procesos preparatorios: a) uno que particione el corpus utilizando una noción de vecindad o similitud y b) el entrenamiento de un algoritmo de clasificación que direccione la consulta hacia la parte más promisoria. Ambos servicios los estudia y provee la minería de datos (MD). Luego por cada consulta se deben ejecutar dos pasos: a) aplicar el algoritmo que direcciona la consulta hacia una de las partes, para b) enfrentar la consulta con cada documento de esa parte para determinar su grado de adecuación y posterior posición en la lista de documentos sugeridos. Los números obtenidos en las simulaciones del primer año fueron promisorios, lo que incentiva seguir investigando para obtener indicadores aún mejores. La cantidad de ideas que fueron generadas es de no acabar. Destacando algunas ideas que deberían contribuir a lograrlo: decidir por cada consulta la conveniencia de explorar o no los documentos de la franja marginal de los particionados, recurrir a varios particionados para reducir el problema de frontera.spa
dc.descriptionFil: Ryckeboer, Hugo Emilio Julio Ludovico. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Blanco, Gabriel Esteban. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Spósitto, Osvaldo Mario. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Procopio, Gastón Emanuel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Prilusky, Elisa Mirta. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Matteo, Lorena Romina. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Macias Corral, Patricio Ezequiel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Gargano, Cecilia Victoria. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Casuscelli, Mauro Javier. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Bossero, Julio César. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.extent45 p.spa
dc.languagespaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicasspa
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/SPU/PROINCE/C-205/AR. Buenos Aires. San Justo/Uso de minería de datos para acelerar la recuperación de documentosspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/spa
dc.subjectSISTEMAS DE INFORMACIONspa
dc.subjectANALISIS DE DATOSspa
dc.subjectRECOPILACION DE DATOSspa
dc.titleUso de minería de datos para acelerar la recuperación de documentosspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportspa
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/informe técnicospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
Aparece en las colecciones: Investigaciones

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Uso de minería de datos para acelerar la recuperación de documentos.pdf1.34 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.