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Main Author: Marylin Giugni O.
Format: Artículo científico
Language:es
Published: Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín 2010
Subjects:
Online Access:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=78415900002
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author Marylin Giugni O.
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contents Clusterdoc, un sistema de recuperación y recomendación de documentos basado en algoritmos de agrupamiento Marylin Giugni O. Luis León G. Joaquín Fernández Ingeniería Algoritmos de agrupamiento Recuperación de información Recomendación de documentos Categorización de documentos 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 describir un sistema de recuperación y recomendación automática de documentos denominado ClusterDoc, dirigido a usuarios con necesidades de búsqueda de información, 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 2010 artículo científico 1856-4194 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=78415900002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=784 Télématique application/pdf Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín Télématique (República Bolivariana de Venezuela) Num.2 Vol.9
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publishDate 2010
publisher Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín
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Marylin Giugni O.
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Clusterdoc, un sistema de recuperación y recomendación de documentos basado en algoritmos de agrupamiento Marylin Giugni O. Luis León G. Joaquín Fernández Ingeniería Algoritmos de agrupamiento Recuperación de información Recomendación de documentos Categorización de documentos 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 describir un sistema de recuperación y recomendación automática de documentos denominado ClusterDoc, dirigido a usuarios con necesidades de búsqueda de información, 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 2010 artículo científico 1856-4194 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=78415900002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=784 Télématique application/pdf Universidad Privada Dr. Rafael Belloso Chacín Télématique (República Bolivariana de Venezuela) Num.2 Vol.9
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