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En este trabajo hacemos una aportación en el área de Recuperación de Información (RI), proponiendo el desarrollo de un nuevo sistema que, utilizando técnicas evolutivas, implemente un sistema de aprendizaje del tipo no supervisado, para agrupar los documentos y el número de ellos son desconocidos a priori por el sistema. El criterio para realizar el agrupamiento de los documentos estará basado por la similitud y distancia de los documentos, formando así de esta manera grupos ó clustering de documentos afines, permitiendo así agrupar los documentos de un SRI de una manera aceptable,…mehr

Produktbeschreibung
En este trabajo hacemos una aportación en el área de Recuperación de Información (RI), proponiendo el desarrollo de un nuevo sistema que, utilizando técnicas evolutivas, implemente un sistema de aprendizaje del tipo no supervisado, para agrupar los documentos y el número de ellos son desconocidos a priori por el sistema. El criterio para realizar el agrupamiento de los documentos estará basado por la similitud y distancia de los documentos, formando así de esta manera grupos ó clustering de documentos afines, permitiendo así agrupar los documentos de un SRI de una manera aceptable, presentándose como una alternativa válida a los métodos de agrupamiento tradicionales, pudiéndose contrastar sus resultados experimentalmente con algunos de los métodos clásicos. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad de la construcción de una aplicación a gran escala de estas características, para integrarla en un sistema de gestión de conocimiento que tenga que manejar grandes colecciones documentales controladas.
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Autorenporträt
Formación Académica:Licenciado en Informática Doctor en Informática Magister en Docencia Universitaria Profesor Doctor Colaborador Universidad de AlcaláLíneas de InvestigaciónInteligencia Artificial y Soft Computing,Recuperación de Información,Bases Documentales,Data Mining,Planificación de Proyectos de Ingeniería de Software.