Aplicación de algoritmos no supervisados para la detección de tópicos de investigación
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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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73956 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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