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Sistema de recomendación basado en la detección de tópico y asignación de términos claves de los documentos asociados a repositorios institucionales
René Gerardo Jara Sixtos
DAGOBERTO ARMENTA MEDINA
Acceso Abierto
Atribución-NoComercial-SinDerivadas
Science--Data processing
Repositorios institucionales
Bibliotecas digitales
Bibliotecas digitales--México
Datos vinculados
Actualmente, acceder a los documentos que concentran los buscadores generales de información a partir de ocurrencias simples de palabras a texto abierto genera grandes listados, con resultados muchos de los cuales no se encuentran relacionados unos con otros, además si no se utiliza la palabra correcta en estas búsquedas se dificulta aún más esta labor. Para mejorar esta experiencia es importante ofrecer a los usuarios alternativas a sus búsquedas y localización. Una de estas maneras es el uso de sistemas de recomendación que sugieren otros documentos relacionados con los que se están consultando. Eso se puede hacer analizando los documentos y explotando los metadatos relacionados con estos. A partir de los metadatos que acompañan a un documento es posible conocer más de ellos, ya que contienen información semiestructurada que describen sus características intrínsecas. Aplicando técnicas de detección automática de tópicos en textos no estructurados y la identificación y asignación de palabras clave a los documentos depositados, es posible identificar los temas principales de los que trata, evaluando la ocurrencia de ciertas palabras y los patrones que estas ocurrencias forman, permitiendo agrupar los documentos por temáticas y detectando interrelaciones entre los mismos.
INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación
01-03-2023
Trabajo de grado, maestría
Español
Jara Sixtos, René Gerardo (2023). Sistema de recomendación basado en la detección de tópico y asignación de términos claves de los documentos asociados a repositorios institucionales. [Tesis maestría, INFOTEC].
INFORMÁTICA
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Aparece en las colecciones: Maestría en Ciencia de Datos e Información

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