Prototipo de sistema de filtrado de información basado en contenido utilizando Latent Semantic Indexing

En la actualidad la sobrecarga de información es un problema que se hace más evidente cada día, esto debido a la gran cantidad de información que se publica y transmite en los diferentes formatos como texto, imagen, multimedia, etc. Otros problemas que afectan las búsquedas en Internet son la sinoni...

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Autores:
Duran Valero, Iván Darío
Bernal Rodríguez, Jorge Federico
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2004
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/1351
Palabra clave:
Selective dissemination of information
Information storage systems
Information retrieval systems
Automatic indexing
Systems Engineering
Investigations
Analysis
Information filtering
Topics of interest
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Diseminación selectiva de la información
Sistemas de almacenamiento de información
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Indización automática
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description En la actualidad la sobrecarga de información es un problema que se hace más evidente cada día, esto debido a la gran cantidad de información que se publica y transmite en los diferentes formatos como texto, imagen, multimedia, etc. Otros problemas que afectan las búsquedas en Internet son la sinonimia, (palabras diferentes pero que tienen el mismo significado) y la polisemia, (palabras iguales pero que tienen diferentes significados), por lo tanto, estos problemas hacen que las búsquedas cambien de sentido y los usuarios obtengan información que no desean. El objetivo de este proyecto de investigación y desarrollo es comprobar el funcionamiento del modelo Latent Semantic Indexing LSI, mediante la implementación y puesta en funcionamiento de dicho modelo, en un Prototipo de Filtrado de Información Basado En Contenido.
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spelling Calderón Benavides, Maritza Lilianaa478af73-8b10-4632-aff9-2b9977a8b4e2-1Duran Valero, Iván Darío310e52e2-88b1-42c8-bbf3-ddfb63a5fef9-1Bernal Rodríguez, Jorge Federico25fd8711-819c-4233-b2a4-9424fd450330-1Calderón Benavides, Maritza Liliana [0000068900]Calderón Benavides, Maritza Liliana [XihGBWoAAAAJ]Calderón Benavides, Maritza Liliana [0000-0001-8658-9036]Calderón Benavides, Maritza Liliana [15043558200]Calderón Benavides, Maritza Liliana [Liliana_Calderon-Benavides]Grupo de Investigación Tecnologías de Información - GTIGrupo de Investigaciones ClínicasCalderón Benavides, Maritza Liliana [maritza-liliana-calderón-benavides]Calderón Benavides, Maritza Liliana [liliana-calderón-benavides-2031a84]Calderón Benavides, Maritza Liliana [liliana-calderón-benavides-2031a84]2020-06-26T17:56:30Z2020-06-26T17:56:30Z2004-07http://hdl.handle.net/20.500.12749/1351instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABEn la actualidad la sobrecarga de información es un problema que se hace más evidente cada día, esto debido a la gran cantidad de información que se publica y transmite en los diferentes formatos como texto, imagen, multimedia, etc. Otros problemas que afectan las búsquedas en Internet son la sinonimia, (palabras diferentes pero que tienen el mismo significado) y la polisemia, (palabras iguales pero que tienen diferentes significados), por lo tanto, estos problemas hacen que las búsquedas cambien de sentido y los usuarios obtengan información que no desean. El objetivo de este proyecto de investigación y desarrollo es comprobar el funcionamiento del modelo Latent Semantic Indexing LSI, mediante la implementación y puesta en funcionamiento de dicho modelo, en un Prototipo de Filtrado de Información Basado En Contenido.RESUMEN ABSTRACT INTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 14 1.1DISEMINACIÓN SELECTIVA DE INFORMACIÓN (DSI). 14 1.2RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN. 15 1.3FILTRADO DE INFORMACIÓN. 16 1.4DIFERENCIAS ENTRE FILTRADO Y RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN. 17 2. TÉCNICAS DE FILTRADO DE INFORMACIÓN. 19 2.1FILTRADO COLABORATIVO O SOCIAL. 20 2.2FILTRADO BASADO EN EVENTOS. 22 2.3FILTRADO BASADO EN REPUTACIÓN. 24 2.4FILTRADO BASADO EN CONTENIDO. 27 3. REPRESENTACIÓN DE DOCUMENTOS. 28 3.1INDEXACIÓN AUTOMÁTICA. 28 3.2ELIMINACIÓN DE STOP-WORDS. 29 3.3MÉTODO DE STEMMING. 30 3.3.1 Algoritmo de Porter 30 3.4IDENTIFICACIÓN DE TÉRMINOS. 32 3.5CALCULO DE RELEVANCIA. 32 3.5.1Frecuencia Absoluta. 33 3.5.2Frecuencia Relativa. 34 3.5.3Frecuencia Inversa de Documentos. 34 3.5.4Calculo de Pesos. 35 4. MÉTODO DE INDEXACIÓN SEMÁNTICA LATENTE (LSI). 37 4.1SINGULAR VALUÉ DESCOMPOSICIÓN. 41 4.2MÉTODO DEL VECTOR ESPACIAL. 43 4.3EVALUACIÓN DEL MÉTODO LSI. 44 4.3.1Recall. 45 4.3.2Precisión. 45 5. IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO LATENT SEMANTIC INDEXING LSI 47 5.1 ANÁLISIS Y DISEÑO DEL PROTOTIPO EN UML. 47 5.2 IMPLEMENTACIÓN DEL MODELO LSI. 55 5.2.1 Descripción de la Base de Datos Cistyc Fibrosis CF. 55 5.3 PRUEBAS DEL MODELO. 62 6. CONCLUSIONES. 66 7. RECOMENDACIONES PARA TRABAJOS FUTUROS 68 8. BIBLIOGRAFÍA. 69PregradoAt present, information overload is a problem that becomes more evident every day, due to the large amount of information that is published and transmitted in different formats such as text, image, multimedia, etc. Other problems that affect Internet searches are synonymy, (different words but that have the same meaning) and polysemy, (the same words but that have different meanings), therefore, these problems cause searches to change their meaning and users get information they don't want. The objective of this research and development project is to verify the operation of the Latent Semantic Indexing LSI model, through the implementation and commissioning of said model, in a Content-Based Information Filtering Prototype.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPrototipo de sistema de filtrado de información basado en contenido utilizando Latent Semantic IndexingPrototype of content-based information filtering system using Latent Semantic IndexingIngeniero de SistemasBucaramanga (Colombia)UNAB Campus BucaramangaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSelective dissemination of informationInformation storage systemsInformation retrieval systemsAutomatic indexingSystems EngineeringInvestigationsAnalysisInformation filteringTopics of interestInformation centersDiseminación selectiva de la informaciónSistemas de almacenamiento de informaciónSistemas de recuperación de informaciónIndización automáticaIngeniería de sistemasInvestigacionesAnálisisFiltrado de informaciónTemas de interésCentros de informaciónDuran Valero, Iván Darío, Bernal Rodríguez, Jorge Federico, Calderón Benavidez, Liliana Maritza (2004). Prototipo de sistema de filtrado de información basado en contenido utilizando Latent Semantic Indexing. Bucaramanga (Santander, Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABGOOGLE inc. Perfil de la compañía, todo acerca de Google. <http:\\www.google.com.ar/intl/es/profile.html>. Consultada en abril 2004.AMPUERO Juan. Lengua Española, El léxico español. Estudio semántico. Disponible en: <http://mimosa.pntic.mec.es/~ajuan3/lengua/lex_sem.htm>. Consultada en abril 2004.ALEJANDRIA, Diseminación Selectiva de Información. Julio de 1999. Disponible en: <http://alejandria.hacer.ula.ve/DSIP.htm>. Consultada en abril 2004.IRINA, KATZAGIANNAKI Electra, PLEXOUSAKIS Dimitris. Information Dissemination Based in Semantic Relations. Grecia. Disponible en : <http://www.ics.forth.gr/isl/publications/paperlink/caiseforum-kp03.pdf>. Consultada en Marzo 2004.SANCHEZ Pereira Antonio. 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