Filtrado basado en contenido para artículos académicos en repositorios institucionales

La mayor parte del tiempo, los investigadores deben filtrar varios documentos académicos para encontrar aquellos relevantes para su investigación. Este filtrado muchas veces es engorroso y requiere emplear una considerable cantidad de tiempo. En la búsqueda de este tipo de material resulta útil cont...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Medrano, José Federico
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Ciencias Informáticas
filtrado basado en contenido
PLN
sistema de recomendación
similitud semántica
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73030
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
id I19-R120-10915-73030
record_format dspace
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
filtrado basado en contenido
PLN
sistema de recomendación
similitud semántica
spellingShingle Ciencias Informáticas
filtrado basado en contenido
PLN
sistema de recomendación
similitud semántica
Medrano, José Federico
Filtrado basado en contenido para artículos académicos en repositorios institucionales
topic_facet Ciencias Informáticas
filtrado basado en contenido
PLN
sistema de recomendación
similitud semántica
description La mayor parte del tiempo, los investigadores deben filtrar varios documentos académicos para encontrar aquellos relevantes para su investigación. Este filtrado muchas veces es engorroso y requiere emplear una considerable cantidad de tiempo. En la búsqueda de este tipo de material resulta útil contar con un listado de objetos relacionados no sólo con la temática buscada, sino también material que pueda estar relacionado semánticamente con el objeto de la búsqueda. Sería deseable contar con este tipo de funcionalidad en los repositorios institucionales, por esta razón en este trabajo se realiza una comparación de técnicas de filtrado basadas en el contenido semántico (Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF), Latent Semantic Indexing/Latent Semantic Analysis (LSI/LSA) y Word Mover's Distance (WMD)) de una búsqueda realizada, como una propuesta para un sistema de recomendación de material académico empleando como conjunto de datos los registros almacenados en un repositorio institucional. Los resultados propuestos por dichas técnicas fueron evaluados de forma manual y comparados contra los resultados arrojados por el propio motor de búsqueda del repositorio y por los resultados entregados por Google Scholar. El esquema planteado mejora en gran medida los resultados actuales.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Medrano, José Federico
author_facet Medrano, José Federico
author_sort Medrano, José Federico
title Filtrado basado en contenido para artículos académicos en repositorios institucionales
title_short Filtrado basado en contenido para artículos académicos en repositorios institucionales
title_full Filtrado basado en contenido para artículos académicos en repositorios institucionales
title_fullStr Filtrado basado en contenido para artículos académicos en repositorios institucionales
title_full_unstemmed Filtrado basado en contenido para artículos académicos en repositorios institucionales
title_sort filtrado basado en contenido para artículos académicos en repositorios institucionales
publishDate 2018
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73030
work_keys_str_mv AT medranojosefederico filtradobasadoencontenidoparaarticulosacademicosenrepositoriosinstitucionales
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820483444834305

Ejemplares similares