Aplicación de algoritmos no supervisados para la detección de tópicos de investigación

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En el trabajo se realiza un estudio exploratorio sobre la aplicación de algoritmos no supervisados basados en agrupamientos (clustering) y probabilidades para la detección de tópicos de investigación. El estudio se realiza usando un corpus bibliográfico sobre Ciencias Sociales de la base de datos Sc...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: González, Claudia M., Varela, Sebastián, Miguel, Sandra
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Bibliotecología
modelado de tópicos
Bibliometría
clustering
Latent Drichlet Allocation (LDA)
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73956
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En el trabajo se realiza un estudio exploratorio sobre la aplicación de algoritmos no supervisados basados en agrupamientos (clustering) y probabilidades para la detección de tópicos de investigación. El estudio se realiza usando un corpus bibliográfico sobre Ciencias Sociales de la base de datos Scopus para el periodo 2010- 2015. Se muestran los resultados obtenidos aplicando la técnica de clustering basado en k-means y el modelado de tópicos usando Latent Dirichlet Allocation (LDA).
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