Debido al gran avance en las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TICs) se ha facilitado y simplificado de manera significativa el acceso, el procesamiento y el almacenamiento de los datos las organizaciones en general. Estas tecnologías han cambiado el paradigma del análisis de la información, ya que hoy en día el problema no es la escasez, sino la excesiva cantidad de datos disponibles que, claramente, no todos son de utilidad para el proceso de Toma de Decisiones (TD). Otro inconveniente, además del gran volumen de información que se necesita analizar, es que los datos disponibles están desestructurados y distribuidos, dificultando aún más la tarea de detectar aquellos que pueden ser útiles.
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una herramienta para búsqueda de información para el proceso de TD.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Eckert, Karina

Favret, Fabián

Kairiyama, Tokuji

Suénaga, Roberto

SEDICI - Repositorio de la UNLP

320 
 
Modelo de Análisis de Información Desestructurada 
Utilizando Técnicas de Recopilación y Minería Web 
Karina B. Eckerta, Fabián E. Favretb, Roberto Suénagac, Tokuji Kairiyamad 
Universidad Gastón Dachary 
Avda. López y Planes 6519, Posadas, Misiones-Argentina. Tel: +54 (0376) – 447699 
{karinaecka, fabianfavretb}@gmail.com, {rsuenagac, kairiyamad}@ugd.edu.ar 
 
Resumen 
Debido al gran avance en las 
Tecnologías de la Información y las 
Comunicaciones (TICs) se ha facilitado y 
simplificado de manera significativa el 
acceso, el procesamiento y el 
almacenamiento de los datos las 
organizaciones en general. Estas 
tecnologías han cambiado el paradigma 
del análisis de la información, ya que hoy 
en día el problema no es la escasez, sino  la 
excesiva cantidad de datos disponibles 
que, claramente, no todos son de utilidad 
para el proceso de Toma de Decisiones 
(TD). Otro inconveniente, además del  
gran volumen de información que se 
necesita analizar, es que los datos 
disponibles están desestructurados y 
distribuidos, dificultando aún más la tarea 
de detectar aquellos que pueden ser útiles. 
Este proyecto tiene como objetivo 
desarrollar una  herramienta  para 
búsqueda de información para el proceso 
de TD. 
 
Palabras clave: Toma de decisiones, 
minería web, análisis información 
desestructurada 
Contexto 
La presente investigación se encuentra 
en ejecución,   acreditado en la Secretaría 
de Investigación y Desarrollo de la UGD 
por resolución N° 07/A/17. 
Introducción 
Sistemas de Apoyo para el Proceso de 
TD 
Un sistema eficiente para dar apoyo al 
proceso de TD debe contener las 
funcionalidades necesarias para el análisis 
y recopilación de requerimientos de 
usuario, recolección de la información en 
base al análisis eficiente de la misma y la 
presentación adecuada de los resultados. 
Un gran número de proyectos de 
desarrollo de aplicaciones fracasan por no 
realizar una adecuada definición, 
especificación, y administración de los 
requerimientos. 
Problemas como la falta de definiciones 
del usuario, requerimientos incompletos y 
el mal manejo de los cambios en los 
requerimientos son factores determinantes 
[1]. Existen varias técnicas propuestas para 
recopilar requerimientos como entrevistas 
y cuestionarios, prototipos o simulaciones 
del posible sistema o incluso casos de uso 
[2]. Claramente todas estas técnicas 
requieren la interacción con el usuario para 
determinar de manera correcta las 
necesidades de información. Una vez que 
se han establecidos los requerimientos del 
usuario,   el   sistema   debe   comenzar   a 
321 
 
buscar la información que pueda ser de 
utilidad para el proceso de TD. 
Claramente, para este tipo  de actividad, 
la fuente más importante de información es 
la Web. La gran cantidad de información 
desestructurada y distribuida en Internet es 
una complicación al momento de decidir 
qué datos son relevantes y cuáles no. Para 
ello existen múltiples técnicas y métodos 
que derivan del área del aprendizaje 
automático y que se utilizan para hacer 
Minería Web (MW) [3][4]. 
La MW tiene como objetivo descubrir 
información útil e intentar extraer 
conocimiento de la estructura de 
hipervínculos, de los contenidos de las 
páginas y de los datos de uso. La MW 
utiliza muchas técnicas de Minería de 
Datos (MD) [5], no es puramente una 
aplicación de MD tradicional debido a la 
heterogeneidad y la naturaleza semi- 
estructurada o no estructurada de los  datos 
de la Web. Sobre la base de los  tipos 
principales de datos utilizados en el 
proceso de minería, las tareas de MW se 
pueden clasificar en tres tipos: la minería 
de la estructura de la Web, la minería de 
contenidos Web y la minería del uso de la 
Web [3]. 
El proceso de MW es similar al proceso 
de MD, la diferencia radica en el proceso 
de obtención de los datos. En la MD, los 
datos se colectan y luego se guardan en un 
almacén de datos. En la MW, la 
recopilación de datos puede ser una tarea 
demasiado compleja, sobre todo para 
determinar la estructura y luego analizar el 
contenido, tarea que implica el rastreo de 
un gran número de fuentes de información. 
Existen múltiples algoritmos y técnicas 
que se utilizan para determinar la 
relevancia de la información y ellos se 
basan en extracción de conocimiento de 
los datos. En este sentido, la obtención de 
reglas que describen tanto las preferencias 
como el comportamiento de los usuarios se 
realiza mediante el análisis de uso de los 
recursos web, por ejemplo mediante reglas 
de asociación [6][7] y minería de patrones 
secuenciales [8][9][10]. 
Este tipo de técnicas intentan encontrar 
regularidades en los datos sin tener una 
referencia explícita externa que  direccione 
la búsqueda. Es decir, se trabaja 
directamente con los datos resultantes de 
la interacción del usuario con los recursos 
web. 
También existen algoritmos como los 
árboles de decisión [11], naive bayes 
[12][13] y las máquinas de vectores de 
soporte [14] que son técnicas basadas en 
robustos principios matemáticos y que  han 
sido muy utilizados para la clasificación de 
datos. Estos algoritmos, así como algunas 
redes neuronales [15], requieren la 
utilización de etiquetas asociadas a los 
datos. Otro grupo de algoritmos muy 
utilizados en el análisis  de información 
son los denominados algoritmos de 
clustering o agrupamiento [16][17]. Este 
tipo de técnicas tienen como objeto 
agrupar datos por similitud utilizando 
alguna función para medir la distancia 
entre ellos. La idea subyacente es que los 
datos similares deben estar cerca ya que 
comparten características similares y es 
por ello que se intenta medir la 
mencionada distancia que los separa. 
Muchos de estos algoritmos son 
utilizados para recuperar información  de 
la Web, como en la utilización de Crawlers 
(programas que recorren la estructura de lo 
hiperlinks), analizadores de hiperlinks y 
contenido web y analizadores de estructura 
de la Web. La implementación de estas 
técnicas otorga valor significativo al 
proceso  de búsqueda, análisis y selección 
de la información útil para el proceso de 
TD. 
Al obtener información de la Web, es 
necesaria  que  sea  presentada  de manera 
322 
 
adecuada al usuario. Claramente, cuando 
más precisa y clara sea la forma de mostrar 
la información, se podrá sacar mayor 
provecho de la información. Uno de los 
inconvenientes al presentar la información 
de relevancia es la integración que 
presenta la misma [3]. Debido a diversas 
fuentes de información en la Web, los 
diferentes sitios suelen utilizar diferentes 
palabras o  términos para expresar la 
misma información o similar. Con el fin de 
hacer uso de los datos extraídos de varios 
sitios, se  necesita integrar mediante 
técnicas semánticas la información de 
estos sitios. De esta manera se intenta que 
coincidan los datos que son 
semánticamente lo mismo pero expresan 
de manera diferente en distintos sitios [18]. 
Otro aspecto a considerar en la 
presentación de la información al usuario 
es la visualización de datos, que tiene por 
objeto comunicar la información de forma 
clara y eficaz a través de la representación 
gráfica [5]. Se pueden utilizar las técnicas 
de visualización para exponer 
conocimiento que de otra manera no sería 
fácilmente observable mediante el examen 
de los datos en bruto. 
Si bien existen muchas técnicas de 
visualización de los datos [19] como la 
proyección geométrica, la visualización 
jerárquica, la basada en íconos o en 
relaciones de datos, entre otras, todas 
tienen como objetivo destacar los  aspectos 
relevantes de la información. De esta 
manera, las herramientas de visualización 
son parte esencial en los sistemas para dar 
apoyo al proceso de  TD. 
Sector productivo Té 
La falta de información útil para el 
proceso de TD afecta a todas las 
organizaciones, pero las más vulnerables 
son las pequeñas que están inmersas en 
economías regionales, caracterizadas por 
ser productoras de bienes primarios  y no 
tener recursos destinados para adaptarse 
y/o reconvertirse para hacer frente a los 
cambios del entorno. 
El Clúster de Té de Misiones o 
Conglomerado Productivo Tealero de 
Misiones se constituye en el año 2006 en 
el marco del programa FONTAR (Fondo 
Tecnológico Argentino) donde mediante 
el Plan de Mejora de la Competitividad 
(PMC) se analizó las necesidades del 
sector, se detectaron los factores críticos 
de éxitos y se propuso diferentes líneas de 
acción con sus propuestas superadoras. 
En el año 2011 se realizó una 
actualización del PMC donde se analizó  el 
enfoque estratégico contrastando la mirada 
de los actores locales del té de Misiones 
con la percepción de los compradores 
nacionales e internacionales, que en base 
al diagnóstico surgieron nuevas estrategias 
para cada eslabón. 
Entre las necesidades  detectadas dentro 
del sector del té, se destaca tener acceso a 
información sobre: nuevos mercados, 
alternativas sobre agregación de valor al té 
y conocimiento del mercado internacional. 
La información permitirá tomar decisiones 
acerca del análisis para el 
reposicionamiento del té en el mercado 
local e internacional, la estrategia 
comercial de toda la cadena productiva y 
definir una caracterización del producto en 
la región que permita reposicionar 
respecto al mercado regional e 
internacional. 
Líneas de Investigación, Desarro- 
llo e Innovación 
Este proyecto abarca cinco etapas: 
1. Obtención de información respecto a 
las técnicas de recopilación de 
necesidades, búsqueda automática, 
exploración y MW, y herramientas de TD.. 
Esta etapa se divide en dos actividades  
principales:  (i)  relevamiento 
323 
 
de información específica sobre las 
técnicas de MW, búsqueda automática y 
sistemas de soporte para las decisiones  y 
(ii) análisis sistematizado de la 
información relevada a fin de determinar el 
estado del arte de los algoritmos y técnicas 
sobre nuevas formas de búsqueda de 
información. 
2. Recopilación de información detallada 
del sector productivo del té, incluyendo  un 
análisis de la situación actual y del 
contexto (programas de mejora, 
alternativas de financiamiento, proyectos 
vigentes, etc.). Se estudian técnicas y 
algoritmos de identificación y análisis de 
información contextualizada a 
requerimientos específicos (demandas 
sectoriales). 
3. Estudio, análisis y desarrollo de las 
herramientas que serán integradas en el 
modelo de recolección de información. La 
etapa se enfoca en la relación, influencia  y 
resultados del proceso de integración que 
contendrá la herramienta a  desarrollar. 
Específicamente esta etapa tiene dos 
actividades prioritarias: (i) un estudio 
integral de las herramientas a desarrollar e 
implementar y (ii) el desarrollo e 
implementación de las técnicas 
relacionadas con la captura de 
requerimientos, la búsqueda automática y 
la presentación de la información al 
usuario. 
4. Formulación de los modelos de negocio 
a partir de la utilización de la herramienta 
en el ámbito  productivo del té de 
Misiones. En esta etapa se pretende que el 
empleo de la herramienta desarrollada 
aporte características de valor en los 
nuevos modelos de negocio que puedan ser 
utilizados en el sector productivo del té. 
5. Evaluación de los resultados obtenidos 
a partir de la implementación de la 
herramienta para la obtención de 
información útil en el ámbito del sector 
productivo   del   té.   En   esta   etapa   se 
trabajará con el sector productivo del té 
para determinar el impacto potencial que 
generen los modelos de negocio 
desarrollados. 
Objetivos 
Objetivo general 
Desarrollar y utilizar un modelo para el 
proceso de toma decisiones basado en la 
integración de técnicas de recopilación, 
exploración y análisis de información. 
Objetivos Específicos 
 Estudiar y analizar técnicas de manejo 
de avanzado de datos (clustering, 
reconocimiento de patrones, modelos 
descriptivos y predictivos).
 Definir y analizar los modelos de 
negocio actuales del sector productivo 
del té de Misiones.
 Analizar métodos de búsqueda y 
exploración de información en la Web.
 Integrar métodos de recopilación, 
exploración y análisis de información 
en una herramienta informática de 
entorno web.
 Utilizar la herramienta para obtener 
información para la toma de decisiones 
del sector productivo  del té, que 
permitan generar escenarios 
potencialmente convenientes para 
mejorar la competitividad.
Formación de Recursos Humanos 
El equipo del trabajo de investigación 
está compuesto por un Dr. en Ingeniería de 
Sistemas y Computación, un magister en 
administración de empresas 
especialización en marketing, dos 
maestrando, uno en redes de datos y el otro 
en tecnologías de la información. 
 
Director del Proyecto: 
324 
 
Dr. Marcelo Karanik 
Co-Director: 
Ing. Roberto Suénaga 
Docentes-Investigadores: 
Ing. Karina Eckert 
Ing. Fabián Favret 
Mg. Tokuji Kairiyama 
Referencias 
[1] I. Sommerville, Software 
Engineering. United Kingdom: 
Addison-Wesley, 2005. 
[2] M. A. Chaves, “La ingeniería de 
requerimientos y su importancia en el 
desarrollo de proyectos de software,” 
InterSedes, vol. 6, no. 10, 2005. 
[3] Bing Liu, Web Data Mining, 
Exploring Hyperlinks, Contents, and 
Usage Data, First Edition. Chicago: 
University of Illinois, 2007. 
[4] P. K. P. Ranout and A. S. P. Sharma, 
Web Mining-Concept, Classification 
and Major Research Issues: A 
Review, vol. 4, 2 vols. 2016. 
[5] H. J. J. Pei and M. Kamber, Data 
mining: concepts and techniques. 
Elsevier, 2011. 
[6] A. R. T Imieliński and A. Swami, 
“Mining association rules between 
sets of items in large databases,” Acm 
sigmod record, vol. 22, 1993. 
[7] Z. Z. R. Kohavi and L. Mason, “Real 
world performance of association rule 
algorithms,” ACM SIGKDD Int. Conf. 
Knowl. Discov. Data Min. ACM, 2001. 
[8] R. Srikant and A. Rakesh, “Mining 
sequential patterns,” Data Eng. Proc. 
Elev. Int. Conf. IEEE, 1995. 
[9] J. Ayres, “Sequential pattern mining 
using a bitmap representation,” Proc. 
Eighth ACM SIGKDD Int. Conf. 
Knowl. Discov. Data Min. ACM, 
2002. 
[10] J. R. A. McCallum, “Using 
reinforcement learning to spider the 
web efficiently,” ICML, vol. 99, 
1999. 
[11]  J. Ross Quinlan, C4.5: Programs  for 
Machine Learning (Morgan 
Kaufmann Series in Machine 
Learning). 1992. 
[12] P. D. M. Pazzani, “On the 
optimality of the simple Bayesian 
classifier under zeroone loss,” Mach. 
Learn., vol. 29, p. 3, 1997. 
[13] K. R. B. Becker and D. 
Sommerfield, “Improving simple 
bayes,” Proc Eur. Conf. Mach. Learn. 
ECML’97, 1997. 
[14] B. E. B. I. M. Guyon and V. N. 
Vapnik, “A training algorithm for 
optimal margin classifiers,” Proc. 
Fifth Annu. Workshop Comput. 
Learn. Theory ACM, 1992. 
[15] S. S. Haykin, Neural Networks 
and Learning Machines: A 
Comprehensive Foundation, 3rd ed. 
USA: Pearson, 2009. 
[16] A. K. J. R. C. Dubes, Algorithms 
for clustering data. Prentice-Hall, 
1988. 
[17] X. R. D. Wunsch, “Survey of 
clustering algorithms,” IEEE Trans. 
Neural Netw., vol. 16, no. 3, 2005. 
[18] P. R. P. Heiko, “Semantic Web in 
data mining and knowledge 
discovery: A comprehensive survey,” 
Web Semant. Sci. Serv. Agents World 
Wide Web, vol. 36, pp. 1–22, 2016. 
[19] D. King, “Introduction to the 
Mining, Analysis and Visualization of 
Web Content and Usage Minitrack,” 
49th Hawaii Int. Conf. Syst. Sci. 
HICSS IEEE, 2016. 


Spanish

Modelo de análisis de información desestructurada utilizando técnicas de recopilación y minería web

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

320  Modelo de Análisis de Información Desestructurada Utilizando Técnicas de Recopilación y Minería Web Karina B. Eckerta, Fabián E. Favretb, Roberto Suénagac, Tokuji Kairiyamad Universidad Gastón Dachary Avda. López y Planes 6519, Posadas, Misiones-Argentina. Tel: +54 (0376) – 447699 {karinaecka, fabianfavretb}@gmail.com, {rsuenagac, kairiyamad}@ugd.edu.ar  Resumen Debido al gran avance en las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TICs) se ha facilitado y simplificado de manera significativa el acceso, el procesamiento y el almacenamiento de los datos las organizaciones en general. Estas tecnologías han cambiado el paradigma del análisis de la información, ya que hoy en día el problema no es la escasez, sino  la excesiva cantidad de datos disponibles que, claramente, no todos son de utilidad para el proceso de Toma de Decisiones (TD). Otro inconveniente, además del  gran volumen de información que se necesita analizar, es que los datos disponibles están desestructurados y distribuidos, dificultando aún más la tarea de detectar aquellos que pueden ser útiles. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una  herramienta  para búsqueda de información para el proceso de TD.  Palabras clave: Toma de decisiones, minería web, análisis información desestructurada Contexto La presente investigación se encuentra en ejecución,   acreditado en la Secretaría de Investigación y Desarrollo de la UGD por resolución N° 07/A/17. Introducción Sistemas de Apoyo para el Proceso de TD Un sistema eficiente para dar apoyo al proceso de TD debe contener las funcionalidades necesarias para el análisis y recopilación de requerimientos de usuario, recolección de la información en base al análisis eficiente de la misma y la presentación adecuada de los resultados. Un gran número de proyectos de desarrollo de aplicaciones fracasan por no realizar una adecuada definición, especificación, y administración de los requerimientos. Problemas como la falta de definiciones del usuario, requerimientos incompletos y el mal manejo de los cambios en los requerimientos son factores determinantes [1]. Existen varias técnicas propuestas para recopilar requerimientos como entrevistas y cuestionarios, prototipos o simulaciones del posible sistema o incluso casos de uso [2]. Claramente todas estas técnicas requieren la interacción con el usuario para determinar de manera correcta las necesidades de información. Una vez que se han establecidos los requerimientos del usuario,   el   sistema   debe   comenzar   a 321  buscar la información que pueda ser de utilidad para el proceso de TD. Claramente, para este tipo  de actividad, la fuente más importante de información es la Web. La gran cantidad de información desestructurada y distribuida en Internet es una complicación al momento de decidir qué datos son relevantes y cuáles no. Para ello existen múltiples técnicas y métodos que derivan del área del aprendizaje automático y que se utilizan para hacer Minería Web (MW) [3][4]. La MW tiene como objetivo descubrir información útil e intentar extraer conocimiento de la estructura de hipervínculos, de los contenidos de las páginas y de los datos de uso. La MW utiliza muchas técnicas de Minería de Datos (MD) [5], no es puramente una aplicación de MD tradicional debido a la heterogeneidad y la naturaleza semi- estructurada o no estructurada de los  datos de la Web. Sobre la base de los  tipos principales de datos utilizados en el proceso de minería, las tareas de MW se pueden clasificar en tres tipos: la minería de la estructura de la Web, la minería de contenidos Web y la minería del uso de la Web [3]. El proceso de MW es similar al proceso de MD, la diferencia radica en el proceso de obtención de los datos. En la MD, los datos se colectan y luego se guardan en un almacén de datos. En la MW, la recopilación de datos puede ser una tarea demasiado compleja, sobre todo para determinar la estructura y luego analizar el contenido, tarea que implica el rastreo de un gran número de fuentes de información. Existen múltiples algoritmos y técnicas que se utilizan para determinar la relevancia de la información y ellos se basan en extracción de conocimiento de los datos. En este sentido, la obtención de reglas que describen tanto las preferencias como el comportamiento de los usuarios se realiza mediante el análisis de uso de los recursos web, por ejemplo mediante reglas de asociación [6][7] y minería de patrones secuenciales [8][9][10]. Este tipo de técnicas intentan encontrar regularidades en los datos sin tener una referencia explícita externa que  direccione la búsqueda. Es decir, se trabaja directamente con los datos resultantes de la interacción del usuario con los recursos web. También existen algoritmos como los árboles de decisión [11], naive bayes [12][13] y las máquinas de vectores de soporte [14] que son técnicas basadas en robustos principios matemáticos y que  han sido muy utilizados para la clasificación de datos. Estos algoritmos, así como algunas redes neuronales [15], requieren la utilización de etiquetas asociadas a los datos. Otro grupo de algoritmos muy utilizados en el análisis  de información son los denominados algoritmos de clustering o agrupamiento [16][17]. Este tipo de técnicas tienen como objeto agrupar datos por similitud utilizando alguna función para medir la distancia entre ellos. La idea subyacente es que los datos similares deben estar cerca ya que comparten características similares y es por ello que se intenta medir la mencionada distancia que los separa. Muchos de estos algoritmos son utilizados para recuperar información  de la Web, como en la utilización de Crawlers (programas que recorren la estructura de lo hiperlinks), analizadores de hiperlinks y contenido web y analizadores de estructura de la Web. La implementación de estas técnicas otorga valor significativo al proceso  de búsqueda, análisis y selección de la información útil para el proceso de TD. Al obtener información de la Web, es necesaria  que  sea  presentada  de manera 322  adecuada al usuario. Claramente, cuando más precisa y clara sea la forma de mostrar la información, se podrá sacar mayor provecho de la información. Uno de los inconvenientes al presentar la información de relevancia es la integración que presenta la misma [3]. Debido a diversas fuentes de información en la Web, los diferentes sitios suelen utilizar diferentes palabras o  términos para expresar la misma información o similar. Con el fin de hacer uso de los datos extraídos de varios sitios, se  necesita integrar mediante técnicas semánticas la información de estos sitios. De esta manera se intenta que coincidan los datos que son semánticamente lo mismo pero expresan de manera diferente en distintos sitios [18]. Otro aspecto a considerar en la presentación de la información al usuario es la visualización de datos, que tiene por objeto comunicar la información de forma clara y eficaz a través de la representación gráfica [5]. Se pueden utilizar las técnicas de visualización para exponer conocimiento que de otra manera no sería fácilmente observable mediante el examen de los datos en bruto. Si bien existen muchas técnicas de visualización de los datos [19] como la proyección geométrica, la visualización jerárquica, la basada en íconos o en relaciones de datos, entre otras, todas tienen como objetivo destacar los  aspectos relevantes de la información. De esta manera, las herramientas de visualización son parte esencial en los sistemas para dar apoyo al proceso de  TD. Sector productivo Té La falta de información útil para el proceso de TD afecta a todas las organizaciones, pero las más vulnerables son las pequeñas que están inmersas en economías regionales, caracterizadas por ser productoras de bienes primarios  y no tener recursos destinados para adaptarse y/o reconvertirse para hacer frente a los cambios del entorno. El Clúster de Té de Misiones o Conglomerado Productivo Tealero de Misiones se constituye en el año 2006 en el marco del programa FONTAR (Fondo Tecnológico Argentino) donde mediante el Plan de Mejora de la Competitividad (PMC) se analizó las necesidades del sector, se detectaron los factores críticos de éxitos y se propuso diferentes líneas de acción con sus propuestas superadoras. En el año 2011 se realizó una actualización del PMC donde se analizó  el enfoque estratégico contrastando la mirada de los actores locales del té de Misiones con la percepción de los compradores nacionales e internacionales, que en base al diagnóstico surgieron nuevas estrategias para cada eslabón. Entre las necesidades  detectadas dentro del sector del té, se destaca tener acceso a información sobre: nuevos mercados, alternativas sobre agregación de valor al té y conocimiento del mercado internacional. La información permitirá tomar decisiones acerca del análisis para el reposicionamiento del té en el mercado local e internacional, la estrategia comercial de toda la cadena productiva y definir una caracterización del producto en la región que permita reposicionar respecto al mercado regional e internacional. Líneas de Investigación, Desarro- llo e Innovación Este proyecto abarca cinco etapas: 1. Obtención de información respecto a las técnicas de recopilación de necesidades, búsqueda automática, exploración y MW, y herramientas de TD.. Esta etapa se divide en dos actividades  principales:  (i)  relevamiento 323  de información específica sobre las técnicas de MW, búsqueda automática y sistemas de soporte para las decisiones  y (ii) análisis sistematizado de la información relevada a fin de determinar el estado del arte de los algoritmos y técnicas sobre nuevas formas de búsqueda de información. 2. Recopilación de información detallada del sector productivo del té, incluyendo  un análisis de la situación actual y del contexto (programas de mejora, alternativas de financiamiento, proyectos vigentes, etc.). Se estudian técnicas y algoritmos de identificación y análisis de información contextualizada a requerimientos específicos (demandas sectoriales). 3. Estudio, análisis y desarrollo de las herramientas que serán integradas en el modelo de recolección de información. La etapa se enfoca en la relación, influencia  y resultados del proceso de integración que contendrá la herramienta a  desarrollar. Específicamente esta etapa tiene dos actividades prioritarias: (i) un estudio integral de las herramientas a desarrollar e implementar y (ii) el desarrollo e implementación de las técnicas relacionadas con la captura de requerimientos, la búsqueda automática y la presentación de la información al usuario. 4. Formulación de los modelos de negocio a partir de la utilización de la herramienta en el ámbito  productivo del té de Misiones. En esta etapa se pretende que el empleo de la herramienta desarrollada aporte características de valor en los nuevos modelos de negocio que puedan ser utilizados en el sector productivo del té. 5. Evaluación de los resultados obtenidos a partir de la implementación de la herramienta para la obtención de información útil en el ámbito del sector productivo   del   té.   En   esta   etapa   se trabajará con el sector productivo del té para determinar el impacto potencial que generen los modelos de negocio desarrollados. Objetivos Objetivo general Desarrollar y utilizar un modelo para el proceso de toma decisiones basado en la integración de técnicas de recopilación, exploración y análisis de información. Objetivos Específicos  Estudiar y analizar técnicas de manejo de avanzado de datos (clustering, reconocimiento de patrones, modelos descriptivos y predictivos). Definir y analizar los modelos de negocio actuales del sector productivo del té de Misiones. Analizar métodos de búsqueda y exploración de información en la Web. Integrar métodos de recopilación, exploración y análisis de información en una herramienta informática de entorno web. Utilizar la herramienta para obtener información para la toma de decisiones del sector productivo  del té, que permitan generar escenarios potencialmente convenientes para mejorar la competitividad.Formación de Recursos Humanos El equipo del trabajo de investigación está compuesto por un Dr. en Ingeniería de Sistemas y Computación, un magister en administración de empresas especialización en marketing, dos maestrando, uno en redes de datos y el otro en tecnologías de la información.  Director del Proyecto: 324  Dr. Marcelo Karanik Co-Director: Ing. Roberto Suénaga Docentes-Investigadores: Ing. Karina Eckert Ing. Fabián Favret Mg. Tokuji Kairiyama Referencias [1] I. Sommerville, Software Engineering. United Kingdom: Addison-Wesley, 2005. [2] M. A. Chaves, “La ingeniería de requerimientos y su importancia en el desarrollo de proyectos de software,” InterSedes, vol. 6, no. 10, 2005. [3] Bing Liu, Web Data Mining, Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data, First Edition. Chicago: University of Illinois, 2007. [4] P. K. P. Ranout and A. S. P. Sharma, Web Mining-Concept, Classification and Major Research Issues: A Review, vol. 4, 2 vols. 2016. [5] H. J. J. Pei and M. Kamber, Data mining: concepts and techniques. Elsevier, 2011. [6] A. R. T Imieliński and A. Swami, “Mining association rules between sets of items in large databases,” Acm sigmod record, vol. 22, 1993. [7] Z. Z. R. Kohavi and L. 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Modelo de análisis de información desestructurada utilizando técnicas de recopilación y minería web

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