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    Hipervinculaci贸n de documentos con M谩quinas de Soporte Vectorial

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    En la actualidad el acceso a la informaci贸n se da por medio de hiperv铆nculos, los cuales interconectan los textos entre si 煤nicamente si contienen una relaci贸n. Varios investigadores han estudiado la forma en que los humanos crean los hiperv铆nculos y han tratado de replicar el modo de trabajo espec铆ficamente de la colecci贸n de Wikipedia. El uso de hiperv铆nculos se ha pensado como un prometedor recurso para la recuperaci贸n de informaci贸n, que fue inspirado por el an谩lisis de citas de la literatura (Merlino-Santesteban, 2003). Seg煤n Dreyfus (Dreyfus, 2003) la hipervinculaci贸n no tiene ning煤n criterio espec铆fico, ni tampoco jerarqu铆as. Por ello cuando todo puede vincularse indiscriminadamente y sin obedecer un prop贸sito o significado en particular, el tama帽o de la red y la arbitrariedad entre sus hiperv铆nculos, hacen extremadamente dif铆cil para un usuario encontrar exactamente el tipo de informaci贸n que busca. En las organizaciones, la familiaridad y la confianza durante mucho tiempo han sido identificadas como las dimensiones de credibilidad de la fuente de informaci贸n en publicidad (Eric Haley, 1996). Un hiperv铆nculo, como una forma de informaci贸n, puede, por lo tanto, tener un mayor impacto cuando se presenta por un objetivo conocido (Stewart & Zhang, 2003). Mientras tanto, los hiperv铆nculos entre los sitios web pueden generan confianza en el remitente y el receptor del enlace, por lo que estas interacciones tienen efectos positivos de reputaci贸n para el destinatario (Stewart, 2006) (Lee, Lee, & Hwang, 2014). El estudio de documentos por medio de los hiperv铆nculos es un 谩rea importante de investigaci贸n en miner铆a de datos, en una red social a menudo lleva una gran cantidad de informaci贸n estructural formada por los hiperv铆nculos creando nodos compartidos dentro de la comunidad. Algunas importantes aplicaciones de los m茅todos de miner铆a de datos para redes sociales son la recomendaci贸n social mediante las experiencias similares de los usuarios (Alhajj & Rokne, 2014). En marketing y publicidad se aprovechan las cascadas en las redes sociales y se obtienen beneficios sobre modelos de propagaci贸n de la informaci贸n (Domingos & Richardson, 2001). Las empresas de publicidad est谩n interesados en cuantificar el valor de un solo nodo en la red, tomando en cuenta que sus acciones pueden desencadenar cascadas a sus nodos vecinos. Los resultados de (Allan, 1997) (Bellot et al., 2013) (Agosti, Crestani, & Melucci, 1997) (Blustein, Webber, & Tague-Sutcliffe, 1997) sugieren que el descubrimiento de hiperv铆nculos automatizado no es un problema resuelto y que cualquier evaluaci贸n de los sistemas de descubrimiento de Hiperv铆nculos de Wikipedia debe basarse en la evaluaci贸n manual, no en los hiperv铆nculos existentes
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