Recomendación personalizada de documentos de repositorio digital institucional aplicando minería de texto
Para realizar una investigación con material de calidad es fundamental contar con fuentes confiables. Es por ello que muchos recurren a repositorios digitales de universidades, dado que pueden acceder a información corroborada y utilizarla para producir nueva. A pesar de que muchas universidades ti...
Guardado en:
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2019
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/77227 |
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Ciencias Informáticas sistemas de recomendación repositorio digital institucional personalización minería de texto Díaz, Fátima Fernández Reuter, Beatriz Durán, Elena Beatriz Recomendación personalizada de documentos de repositorio digital institucional aplicando minería de texto |
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Para realizar una investigación con material de calidad es fundamental contar con fuentes confiables. Es por ello que muchos recurren a repositorios digitales de universidades, dado que pueden acceder a información corroborada y utilizarla para producir nueva.
A pesar de que muchas universidades tienen sus propios repositorios, no suele sacarse el provecho adecuado de los mismos. Al existir tanta información en un solo lugar, cuesta realizar una exploración exhaustiva haciendo un uso eficiente del tiempo.
Una solución a este problema puede ser la incorporación al repositorio digital, de un sistema de recomendación personalizado, que ayude al usuario a encontrar información de manera más ágil y amigable, fomentando así el uso del repositorio.
Es por esto que se ha iniciado una línea de investigación enfocada en los sistemas de recomendación para repositorios digitales. En particular esta investigación se centra en el desarrollo de un sistema de recomendación de contenido para los usuarios del repositorio digital institucional de la Biblioteca Central de la Universidad Nacional de Santiago del Estero. Se propone la creación de un recomendador personalizado de documentos, basado en contenido, aplicando minería de texto, que contará con un perfil de usuario para que las recomendaciones puedan ser personalizadas. |
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Díaz, Fátima Fernández Reuter, Beatriz Durán, Elena Beatriz |
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