| Título: | CLUSTERDOC UN SISTEMA DE RECUPERACIÓN Y RECOMENDACIÓN DE DOCUMENTOS BASADO EN ALGORITMOS DE AGRUPAMIENTO |
| Autores: |
Marylin Giugni Ortega Luis Guillermo León Guzmán Joaquín Fernández |
| Fecha: | 2011-02-10 |
| Publicador: | Telématique |
| Fuente: |
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| Tipo: | Artículo revisado por pares |
| Tema: | recuperación de información; categorización de documentos; algoritmos de agrupamiento; recomendación de documentos |
| Descripción: | El fenómeno de Internet ha traído consigo una extensa gama de posibilidades de comunicación y con ello un vertiginoso crecimiento de la información digitalizada. Cada día el usuario es abrumado con la inmensa información que obtiene durante los procesos de búsqueda, donde difícilmente puede identificar aquellos que posean mayor relevancia con respecto a su necesidad informativa; además examinar este ingente volumen de documentos se puede convertir en un problema mayor. En este sentido, las tecnologías de información y comunicación, adquieren un rol importante, no sólo para almacenar la información, sino también para proveer mecanismos adecuados destinados a extraer, de un conjunto de documentos, aquellos que sean pertinentes a una necesidad informativa dada. De ello deriva el objetivo de este trabajo al desarrollar un sistema de recuperación y recomendación automática de documentos denominado ClusterDoc, dirigido a los investigadores de una comunidad científica, que a través de algoritmos de agrupamiento divide el conjunto de datos en pequeños grupos con características comunes, lo cual permite minimizar el espacio de búsqueda y proporcionar información adaptada a los intereses del usuario. Los resultados iniciales denotan la efectividad de la categorización y personalización del contenido administrado por ClusterDoc. |
| Idioma: | es |