En este trabajo se analizan comparativamente métricas de similitud entre documentos de texto con el objetivo de evaluar la pertinencia de títulos bibliográficos, pertenecientes a una biblioteca universitaria, respecto a las áreas de conocimiento de la unidad académica en que aquella está contenida.
La instancia de comparación se realiza entre los títulos bibliográficos (consulta o request) en circulación durante un ciclo lectivo en el ámbito de la biblioteca de la FCEFN-UNSJ, versus los contenidos mínimos, perfil profesional, e incumbencias de las diferentes titulaciones que brindan los Departamentos o áreas de conocimiento de la FCEFN (referencia).
Se trata de determinar la afinidad o pertinencia de aproximadamente 700 títulos bibliográficos mediante la aplicación de la herramienta de software libre RapidMiner (RM) [6] utilizando sus módulos de modelado y minería de texto (TextMining –TM-). Esta herramienta, como medida de similitud sintáctica entre documentos, permite la utilización de diferentes métricas y tareas de segmentación que serán comparadas desde el punto de vista de la calidad del resultado, al contrastarlas a su vez, con pertinencias brindadas por docentes de las diferentes carreras a modo de expertos.Eje: Base de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Gutiérrez, Laura

Klenzi, Raúl O.

Villafañe, Viviana

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

TÉCNICAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN EN LA DETERMINACIÓN DE PERTINENCIAS BIBLIOGRÁFICAS   Mag. Raúl Klenzi, Lic. Laura Gutierrez Lic. Viviana Villafañe,  Instituto de Informática (IdeI) / Departamento Informática (DI) / Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales (FCEFN) / Universidad Nacional de San Juan (UNSJ) Av. Ignacio de la Roza 590 (O), Complejo Universitario "Islas Malvinas", San Juan {rauloscarklenzi, gutierrez.laura, villafane.viviana}@gmail.com  Resumen  En este trabajo se analizan comparativamente métricas de similitud entre documentos de texto con el objetivo de evaluar la pertinencia de títulos bibliográficos, pertenecientes a una biblioteca universitaria, respecto a las áreas de conocimiento de la unidad académica en que aquella está contenida. La instancia de comparación se realiza entre los títulos bibliográficos (consulta o request) en circulación durante un ciclo lectivo en el ámbito de la biblioteca de la FCEFN-UNSJ, versus los contenidos mínimos, perfil profesional, e incumbencias de las diferentes titulaciones que brindan los Departamentos o áreas de conocimiento de la FCEFN (referencia).    Se trata de determinar la afinidad o pertinencia de aproximadamente 700 títulos bibliográficos mediante la aplicación  de la herramienta de software libre RapidMiner (RM) [6] utilizando sus módulos de modelado y minería de texto (TextMining –TM-). Esta herramienta, como medida de similitud sintáctica entre documentos, permite la utilización de diferentes métricas y tareas de segmentación que serán comparadas desde el punto de vista de la calidad del resultado, al contrastarlas a su vez, con pertinencias brindadas por docentes de las diferentes carreras a modo de expertos.   Palabras clave: TextMining, Recuperación de Información, Métricas de Similitud, Pertinencias Bibliográficas. Contexto La línea de investigación se enmarca en el proyecto bianual 2011-2012 “MINERÍA DE DATOS EN LA DETERMINACIÓN DE PATRONES DE USO Y PERFILES DE USUARIO” código 21/E889 que se desarrolla en el ámbito de la FCEFN-UNSJ, aprobado por el Consejo de Investigaciones Científicas Técnicas y de Creación Artística (CICITCA), financiado por la propia Universidad y ajustado a evaluación externa. Los datos sobre los que se trabaja en el proyecto, son relativos a las áreas de salud y farmacia como así también al área educación. En esta última área se tratará con datos generados en el marco de la acreditación de las carreras del DI, del análisis de rendimiento académico de alumnos, y datos inherentes a la Biblioteca de la FCEFN.  “Las Bibliotecas Universitarias se enfrentan a un entorno básicamente digital, global y cada vez más competitivo y deberán mejorar sus servicios con el afán de sobrevivir”. (2001, Rowena Cullen, Library Trends, 49:4) En este contexto, toda posibilidad de mejora en los servicios ofrecidos por la biblioteca es bien valorada. Desde allí, surgen los datos de circulación bibliográfica en diferentes ciclos lectivos, de encuesta a usuarios de la misma y el análisis de logs de la página web de la mencionada biblioteca.  Particularmente la presente propuesta de trabajo y línea de investigación se centra en la determinación de pertinencias de títulos bibliográficos en WICC 2012 2632012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacióncirculación durante un ciclo lectivo respecto de los planes de estudio de las carreras que se dictan en la FCEFN-UNSJ.  Introducción El éxito de la revolución digital y el crecimiento de Internet aseguran que grandes volúmenes de datos multimedia de alta dimensión, están disponibles en todo lo que nos rodea. Esta información se mezcla con la participación de diferentes tipos de datos tales como texto, imagen, audio, voz, hipertexto, gráficos y componentes de vídeo entremezcladas unas con otras. Sin embargo, la mayor parte de estos datos no son de mucho interés para la mayoría de los usuarios. La Minería de Datos (Data Mining –DM-) se refiere al proceso de extracción de conocimiento, mediante modelos, resúmenes y  valores derivados de una gran colección de datos, que es de interés para el usuario. [1]  Cuando los datos para las tareas de minería, provienen de documentos de texto, forma en que se encuentra el 80% de la información, surge la (TM).  TM consiste en la búsqueda de regularidades o patrones que se encuentran en un texto, a partir de técnicas de aprendizaje automático; por lo tanto, se considera como una de las muchas ramas de la lingüística computacional. [4] Actualmente se vive el fenómeno de “sobrecarga de información”, la misma se encuentra en diferentes formatos, a veces difícil de procesar y resulta importante tratar esa información, disponible electrónicamente, para que pueda servir a diferentes personas en distintos contextos. Por ello surge la Recuperación de Información (Information Retrieval –IR-) [7] En el presente trabajo se investiga y hace uso de técnicas de DM, TM, IR y uso de medidas de similitud, con el fin de encontrar pertinencias de Títulos bibliográficos, aplicando para ello el módulo Text Procesing de la herramienta de software RM el cual servirá para llevar a cabo las tareas de preprocesamiento y determinación de pertinencias. Los sistemas IR toman un conjunto de documentos (colección) para procesar y luego poder responder consultas. Se puede clasificar los documentos en estructurados y no estructurados. Los primeros son aquellos en los que se pueden reconocer elementos estructurales con una semántica bien definida, mientras que los segundos corresponden a texto libre, sin formato. [4] En el área de IR los documentos se representan como vectores en un espacio n-dimensional. Si un cierto valor t ocurre n veces en un documento d, entonces la t-ésima coordenada del documento d es simplemente n. Se puede seleccionar normalizar la longitud del documento a 1, usando normas L1, L2 o L∞ (1).  ttdn ),( ||d|| 1  ; ||d2||= ttdn 2),( ;   (1) ||d||=maxt n(d,t)  Donde n(d,t) es el número de ocurrencias del término t en un documento d. Esta representación no rescata que algunos términos, llamados palabras claves, (ej: algoritmo) son más representativos que otros (ej: El, la,…). Si t no ocurre en nt documentos, de un total de N, nt/N, indica cuan  “rara” es la aparición de t en los documentos. De aquí la importancia del término. La frecuencia inversa del documento (Inverse Document Frequency IDF) =1+log (nt/N) se usa para estirar las diferencias en los ejes del espacio vectorial. Igual concepto surge en términos positivos, si t ocurre en mt documentos, de un total de N, IDF=log (N/mt) y requiere menor esfuerzo de cómputo.  WICC 2012 2642012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la ComputaciónAsí, el valor (n(d, t)/∥d1∥)×IDF (t) representa la t-ésima coordenada del documento d en el modelo de espacio vectorial pesado, y puede tomar cualquier valor numérico a diferencia de la representación booleana donde la información vectorial mediante {0, 1} solo representa su ausencia o presencia. A pesar de ser extremadamente duro y no capturar nada de la semántica del lenguaje, este modelo trabaja bien en definidos contextos. [3] Diversas formas de medida se proponen para contrastar documentos. Una de las más conocidas es similaridad del coseno, que no es otra cosa que el coseno del ángulo que forman un vector consulta q (un título bibliográfico) y un vector documento dj (planes de estudios). Otra forma es el producto punto entre los vectores q y dj. [3] Luego, a partir de una consulta dada es posible devolver una lista de documentos ordenados por distancia (los más relevantes primeros). Seguidamente, se procede a realizar los cálculos algebraicos para determinar la semejanza (Por ej: mediante el producto escalar, coseno, etc.) entre el vector consulta y cada uno de los vectores que representan documentos de la colección. [5]   Figura1: Esquema modular de la aplicación en el entorno de software RapidMiner.  En la Figura1 se ve parte de la implementación contenida en el entorno de la herramienta de software utilizada. En ella se observa las diferentes áreas en que se divide el entorno visual, y desde donde se pueden elegir los operadores a aplicar y definir los parámetros de los distintos algoritmos implementados. Los documentos, titulos bibliográficos (Consulta o request req) y planes de estudio de carreras de los diferentes departamentos de la FCEFN (Base de Datos de Referencia ref) son preprocesados por un módulo de RM. En esta instancia de preprocesamiento, para cada documento y mediante la secuencia de cinco pasos, se realizan sucesivamente la separación en palabras (tokenize), la eliminación de palabras carentes de significado (Filter Stopwords), el filtrado de palabras de cierta cantidad de caracteres (Filter Token), se reducen los términos a una forma base o raíz (stem), y por último se regeneran los documentos con cadenas de hasta una cierta cantidad de palabras (Generate n-Grams). La conversión a mayúsculas de todos los documentos, la eliminación de acentos y la letra Ñ, entre otras,  si bien puede ser plasmada con módulos de RM, y que también forma parte del preprocesamiento, en este caso, se realizó fuera de línea.  Tras la instancia de preprocesamiento los documentos se separan en títulos bibliográficos por un lado (Consulta o Request, req) y Planes de estudio (Referencia, ref) por otro. Esta separación o filtrado permite, desde el módulo (Cross Distances), la aplicación de diferentes métricas de similitud entre documentos. Las métricas de similitud consideradas, poseen un rango de valores posibles que oscila en forma continua entre 0 o -1, cuando los documentos comparados son sintácticamente diferentes, y 1 cuando reflejan una similitud total. Las métricas de similitud contrastadas se observan en la Tabla 1. En la misma, a modo de ejemplo, figuran los valores WICC 2012 2652012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computaciónalcanzados por cada una de ellas para un título bibliográfico específico “ANALISIS Y DISENO DE SISTEMAS DE INFORMACION” de los casi 700 que se compararon. La Tabla 1 permite apreciar, con valores subrayados, una mayor afinidad “pertinencia” entre el título bibliográfico considerado y los planes de estudios correspondientes al DI. Medidas De Similitud Coseno Prod. Interno Prod. Máximo Correla-ción Dice Jaccard Overlap Plan De Estudio GEOF-ASTRON 0.0586 0.0586 0.0324 0.0511 0.0029 0.0015 0.0841 INFORM. 0.2696 0.2696 0.0820 0.2738 0.0183 0.0092 0.3168 BIOLOG. 0.0574 0.0574 0.0316 0.0500 0.0030 0.0015 0.0838 GEOLOG. 0.0330 0.0330 0.0191 0.0223 0.0015 0.0008 0.0480 Tabla1: Valores de similitud logrados por diferentes métricas.  Profundizando el análisis y tras la determinación de la pertinencia de cada título bibliográfico para con cada Departamento, mediante técnicas de segmentación se encuentra el grado de pertinencia (Total, Alta, Media, Baja y Nula) [2] que cada título posee con un Departamento específico desde la división del material asignado a ese departamento en cinco segmentos.  La Figura 2 muestra el esquema modular que, mediante la utilización del algoritmo de segmentación k-Means, realiza la segmentación de los títulos bibliográficos ya asignados a un área de conocimiento.   Figura 2: Esquema de módulos que permite, mediante Segmentación, determinar el grado de pertenencia.  En esta nueva instancia, y a modo de ejemplo, se observa en la Figura 3 que en el cluster (cluster_0)  de mayor afinidad “pertinencia Total” para con las carreras del DI aparece el título “ANALISIS Y DISENO DE SISTEMAS DE INFORMACION ” que coincide a su vez, y sirve a modo de validación con lo expresado por los docentes del Departamento, quienes desde su experiencia rotularon al libro de la misma manera.   Figura 3: Asignación de títulos bibliográficos a segmentos.  Líneas de investigación y desarrollo En el marco del proyecto que contiene la presente línea de investigación se pretende, en lo atinente a los datos de la biblioteca y entre otros, seguir los siguientes pasos:  Dado que el material bibliográfico circulante tiene asociado su correspondiente número Dewey, el cual hace referencia a la ubicación en biblioteca de ese material según el área de conocimiento al que este asociado, y cuya obtención es manual,  proponer un proceso automático de obtención para los títulos bibliográficos que carezcan de él, o para el material que genere la UNSJ.   Correlacionar datos numéricos y comentarios textuales desde encuesta a usuarios de la biblioteca mediante TM.  Determinar perfiles de usuarios desde el análisis de logs generados en la página web de la biblioteca. WICC 2012 2662012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la ComputaciónResultados y Objetivos Con los objetivos iniciales de comparar métricas de similitud utilizando el módulo de Text Processing de RM, y encontrar pertinencias bibliográficas se han logrado los siguientes resultados  preliminares:   De la comparación entre métricas surge, desde esta primer aproximación, que la medida de similitud del Coseno es la mejor medida, ya que ante documentos similares su valor se aproxima a 1,  sus valores fluctúan entre 0 (sin afinidad) y 1 (afinidad total), y logra una mejor separación entre los valores de pertinencia que un título bibliográfico posee respecto de todos los departamentos o áreas de conocimiento.  Se logró una buena aproximación entre la tarea de segmentación que encuentra los grados de pertinencia y las consideraciones vertidas por docentes.   La continuidad y profundidad de esta línea de investigación nos lleva a:   Constatar complejidades algorítmicas teóricas, respecto del consumo de procesador/es, memoria y tiempo y optar, según estas nuevas medidas, por aquella métrica que más se aproxime a lo considerado por los expertos.  Con el objeto de mejorar las medidas de similitud entre documentos, plantear el uso de sinonimias.  Comparar los resultados alcanzados mediante RM, con otras que también poseen, módulos de TM y WebMining (WM), por ej: KNIME (Konstanz Information Miner).       Formación de Recursos Humanos Si bien en el marco del proyecto 21/E889 hay otros recursos humanos en formación, en particular, desde los datos inherentes a biblioteca y aplicaciones con TM se ha concluido un trabajo final de grado en Licenciatura en Sistemas de Información, se está dirigiendo otro trabajo final de grado en la carrera Licenciatura en Ciencias de la Información y una tesis de maestría en Informática de la Universidad de la Matanza. Es de estacar que el conocimiento adquirido en cada línea de investigación, es posteriormente volcado en las carreras del DI   Referencias [1] Kantardzic, M (2003) “Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms” ISBN:0471228524 John Wiley & Sons © (343 pages) [2] Klenzi, R. Tesis de posgrado de maestría “Aplicación de minería de datos a la gestión bibliotecaria”. Biblioteca FCEFN-UNSJ. 2008.  [3] Liu B., “Web DataMining. Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data” Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007 [4] Manning C, Prabhakar R. Hinrich & Hinrich Schütze, “An Introduction to Information Retrieval”, Cambridge University Press. 2009. [5] Min, S; Yi-Fang B. Handbook of Research on Text and Web Mining Technologies -Information science reference- Editorial Advisory Board 2009. [6]  Rapid-I. http://rapid-i.com/api/rapidminer-5.1/com/rapidminer/tools. 2011. [7] Tolosa G y Bordignon F., “Introducción a la Recuperación de Información. Conceptos, modelos y algoritmos básicos” UNLu, Arg. 2007. WICC 2012 2672012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Técnicas de recuperación de información en la determinación de pertinencias bibliográficas

SEDICI - Repositorio de la UNLP

TÉCNICAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN EN LA 
DETERMINACIÓN DE PERTINENCIAS BIBLIOGRÁFICAS  
 
Mag. Raúl Klenzi, Lic. Laura Gutierrez Lic. Viviana Villafañe,  
Instituto de Informática (IdeI) / Departamento Informática (DI) / Facultad de Ciencias 
Exactas Físicas y Naturales (FCEFN) / Universidad Nacional de San Juan (UNSJ) 
Av. Ignacio de la Roza 590 (O), Complejo Universitario "Islas Malvinas", San Juan 
{rauloscarklenzi, gutierrez.laura, villafane.viviana}@gmail.com 
 
Resumen  
En este trabajo se analizan 
comparativamente métricas de similitud 
entre documentos de texto con el objetivo 
de evaluar la pertinencia de títulos 
bibliográficos, pertenecientes a una 
biblioteca universitaria, respecto a las 
áreas de conocimiento de la unidad 
académica en que aquella está contenida. 
La instancia de comparación se realiza 
entre los títulos bibliográficos (consulta o 
request) en circulación durante un ciclo 
lectivo en el ámbito de la biblioteca de la 
FCEFN-UNSJ, versus los contenidos 
mínimos, perfil profesional, e 
incumbencias de las diferentes titulaciones 
que brindan los Departamentos o áreas de 
conocimiento de la FCEFN (referencia).    
Se trata de determinar la afinidad o 
pertinencia de aproximadamente 700 
títulos bibliográficos mediante la 
aplicación  de la herramienta de software 
libre RapidMiner (RM) [6] utilizando sus 
módulos de modelado y minería de texto 
(TextMining –TM-). Esta herramienta, 
como medida de similitud sintáctica entre 
documentos, permite la utilización de 
diferentes métricas y tareas de 
segmentación que serán comparadas desde 
el punto de vista de la calidad del 
resultado, al contrastarlas a su vez, con 
pertinencias brindadas por docentes de las 
diferentes carreras a modo de expertos.  
 
Palabras clave: TextMining, 
Recuperación de Información, Métricas de 
Similitud, Pertinencias Bibliográficas. 
Contexto 
La línea de investigación se enmarca en el 
proyecto bianual 2011-2012 “MINERÍA 
DE DATOS EN LA DETERMINACIÓN 
DE PATRONES DE USO Y PERFILES DE 
USUARIO” código 21/E889 que se 
desarrolla en el ámbito de la FCEFN-
UNSJ, aprobado por el Consejo de 
Investigaciones Científicas Técnicas y de 
Creación Artística (CICITCA), financiado 
por la propia Universidad y ajustado a 
evaluación externa. 
Los datos sobre los que se trabaja en el 
proyecto, son relativos a las áreas de salud 
y farmacia como así también al área 
educación. En esta última área se tratará 
con datos generados en el marco de la 
acreditación de las carreras del DI, del 
análisis de rendimiento académico de 
alumnos, y datos inherentes a la Biblioteca 
de la FCEFN.  “Las Bibliotecas 
Universitarias se enfrentan a un entorno 
básicamente digital, global y cada vez más 
competitivo y deberán mejorar sus 
servicios con el afán de sobrevivir”. (2001, 
Rowena Cullen, Library Trends, 49:4) 
En este contexto, toda posibilidad de 
mejora en los servicios ofrecidos por la 
biblioteca es bien valorada. Desde allí, 
surgen los datos de circulación 
bibliográfica en diferentes ciclos lectivos, 
de encuesta a usuarios de la misma y el 
análisis de logs de la página web de la 
mencionada biblioteca.  Particularmente la 
presente propuesta de trabajo y línea de 
investigación se centra en la determinación 
de pertinencias de títulos bibliográficos en 
WICC 2012 263
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
circulación durante un ciclo lectivo 
respecto de los planes de estudio de las 
carreras que se dictan en la FCEFN-UNSJ. 
 
Introducción 
El éxito de la revolución digital y el 
crecimiento de Internet aseguran que 
grandes volúmenes de datos multimedia de 
alta dimensión, están disponibles en todo 
lo que nos rodea. Esta información se 
mezcla con la participación de diferentes 
tipos de datos tales como texto, imagen, 
audio, voz, hipertexto, gráficos y 
componentes de vídeo entremezcladas 
unas con otras. Sin embargo, la mayor 
parte de estos datos no son de mucho 
interés para la mayoría de los usuarios. 
La Minería de Datos (Data Mining –DM-) 
se refiere al proceso de extracción de 
conocimiento, mediante modelos, 
resúmenes y  valores derivados de una 
gran colección de datos, que es de interés 
para el usuario. [1]  
Cuando los datos para las tareas de 
minería, provienen de documentos de 
texto, forma en que se encuentra el 80% de 
la información, surge la (TM).  
TM consiste en la búsqueda de 
regularidades o patrones que se encuentran 
en un texto, a partir de técnicas de 
aprendizaje automático; por lo tanto, se 
considera como una de las muchas ramas 
de la lingüística computacional. [4] 
Actualmente se vive el fenómeno de 
“sobrecarga de información”, la misma se 
encuentra en diferentes formatos, a veces 
difícil de procesar y resulta importante 
tratar esa información, disponible 
electrónicamente, para que pueda servir a 
diferentes personas en distintos contextos. 
Por ello surge la Recuperación de 
Información (Information Retrieval –IR-) 
[7] 
En el presente trabajo se investiga y hace 
uso de técnicas de DM, TM, IR y uso de 
medidas de similitud, con el fin de 
encontrar pertinencias de Títulos 
bibliográficos, aplicando para ello el 
módulo Text Procesing de la herramienta 
de software RM el cual servirá para llevar 
a cabo las tareas de preprocesamiento y 
determinación de pertinencias. 
Los sistemas IR toman un conjunto de 
documentos (colección) para procesar y 
luego poder responder consultas. Se puede 
clasificar los documentos en estructurados 
y no estructurados. Los primeros son 
aquellos en los que se pueden reconocer 
elementos estructurales con una semántica 
bien definida, mientras que los segundos 
corresponden a texto libre, sin formato. [4] 
En el área de IR los documentos se 
representan como vectores en un espacio 
n-dimensional. Si un cierto valor t ocurre n 
veces en un documento d, entonces la t-
ésima coordenada del documento d es 
simplemente n. Se puede seleccionar 
normalizar la longitud del documento a 1, 
usando normas L1, L2 o L∞ (1). 
 

t
tdn ),( ||d|| 1  ; ||d2||= 
t
tdn 2),( ;   (1) 
||d||=maxt n(d,t) 
 
Donde n(d,t) es el número de ocurrencias 
del término t en un documento d. Esta 
representación no rescata que algunos 
términos, llamados palabras claves, (ej: 
algoritmo) son más representativos que 
otros (ej: El, la,…). Si t no ocurre en nt 
documentos, de un total de N, nt/N, indica 
cuan  “rara” es la aparición de t en los 
documentos. De aquí la importancia del 
término. La frecuencia inversa del 
documento (Inverse Document Frequency 
IDF) =1+log (nt/N) se usa para estirar las 
diferencias en los ejes del espacio 
vectorial. Igual concepto surge en términos 
positivos, si t ocurre en mt documentos, de 
un total de N, IDF=log (N/mt) y requiere 
menor esfuerzo de cómputo.  
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2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
Así, el valor (n(d, t)/∥d1∥)×IDF (t) 
representa la t-ésima coordenada del 
documento d en el modelo de espacio 
vectorial pesado, y puede tomar cualquier 
valor numérico a diferencia de la 
representación booleana donde la 
información vectorial mediante {0, 1} solo 
representa su ausencia o presencia. A pesar 
de ser extremadamente duro y no capturar 
nada de la semántica del lenguaje, este 
modelo trabaja bien en definidos 
contextos. [3] 
Diversas formas de medida se proponen 
para contrastar documentos. Una de las 
más conocidas es similaridad del coseno, 
que no es otra cosa que el coseno del 
ángulo que forman un vector consulta q 
(un título bibliográfico) y un vector 
documento dj (planes de estudios). Otra 
forma es el producto punto entre los 
vectores q y dj. [3] 
Luego, a partir de una consulta dada es 
posible devolver una lista de documentos 
ordenados por distancia (los más 
relevantes primeros). Seguidamente, se 
procede a realizar los cálculos algebraicos 
para determinar la semejanza (Por ej: 
mediante el producto escalar, coseno, etc.) 
entre el vector consulta y cada uno de los 
vectores que representan documentos de la 
colección. [5] 
 
 
Figura1: Esquema modular de la 
aplicación en el entorno de software 
RapidMiner. 
 
En la Figura1 se ve parte de la 
implementación contenida en el entorno de 
la herramienta de software utilizada. En 
ella se observa las diferentes áreas en que 
se divide el entorno visual, y desde donde 
se pueden elegir los operadores a aplicar y 
definir los parámetros de los distintos 
algoritmos implementados. 
Los documentos, titulos bibliográficos 
(Consulta o request req) y planes de 
estudio de carreras de los diferentes 
departamentos de la FCEFN (Base de 
Datos de Referencia ref) son 
preprocesados por un módulo de RM. En 
esta instancia de preprocesamiento, para 
cada documento y mediante la secuencia 
de cinco pasos, se realizan sucesivamente 
la separación en palabras (tokenize), la 
eliminación de palabras carentes de 
significado (Filter Stopwords), el filtrado 
de palabras de cierta cantidad de caracteres 
(Filter Token), se reducen los términos a 
una forma base o raíz (stem), y por último 
se regeneran los documentos con cadenas 
de hasta una cierta cantidad de palabras 
(Generate n-Grams). 
La conversión a mayúsculas de todos los 
documentos, la eliminación de acentos y la 
letra Ñ, entre otras,  si bien puede ser 
plasmada con módulos de RM, y que 
también forma parte del preprocesamiento, 
en este caso, se realizó fuera de línea.  
Tras la instancia de preprocesamiento los 
documentos se separan en títulos 
bibliográficos por un lado (Consulta o 
Request, req) y Planes de estudio 
(Referencia, ref) por otro. Esta separación 
o filtrado permite, desde el módulo (Cross 
Distances), la aplicación de diferentes 
métricas de similitud entre documentos. 
Las métricas de similitud consideradas, 
poseen un rango de valores posibles que 
oscila en forma continua entre 0 o -1, 
cuando los documentos comparados son 
sintácticamente diferentes, y 1 cuando 
reflejan una similitud total. 
Las métricas de similitud contrastadas se 
observan en la Tabla 1. En la misma, a 
modo de ejemplo, figuran los valores 
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2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
alcanzados por cada una de ellas para un 
título bibliográfico específico “ANALISIS Y 
DISENO DE SISTEMAS DE INFORMACION” 
de los casi 700 que se compararon. 
La Tabla 1 permite apreciar, con valores 
subrayados, una mayor afinidad 
“pertinencia” entre el título bibliográfico 
considerado y los planes de estudios 
correspondientes al DI. 
Medidas 
De 
Similitud 
Coseno Prod. 
Interno 
Prod. 
Máximo 
Correla-
ción 
Dice Jaccard Overlap 
Plan De 
Estudio 
GEOF-
ASTRON 
0.0586 0.0586 0.0324 0.0511 0.0029 0.0015 0.0841 
INFORM. 0.2696 0.2696 0.0820 0.2738 0.0183 0.0092 0.3168 
BIOLOG. 0.0574 0.0574 0.0316 0.0500 0.0030 0.0015 0.0838 
GEOLOG. 0.0330 0.0330 0.0191 0.0223 0.0015 0.0008 0.0480 
Tabla1: Valores de similitud logrados por 
diferentes métricas. 
 
Profundizando el análisis y tras la 
determinación de la pertinencia de cada 
título bibliográfico para con cada 
Departamento, mediante técnicas de 
segmentación se encuentra el grado de 
pertinencia (Total, Alta, Media, Baja y 
Nula) [2] que cada título posee con un 
Departamento específico desde la división 
del material asignado a ese departamento 
en cinco segmentos.  
La Figura 2 muestra el esquema modular 
que, mediante la utilización del algoritmo 
de segmentación k-Means, realiza la 
segmentación de los títulos bibliográficos 
ya asignados a un área de conocimiento. 
 
 
Figura 2: Esquema de módulos que 
permite, mediante Segmentación, 
determinar el grado de pertenencia. 
 
En esta nueva instancia, y a modo de 
ejemplo, se observa en la Figura 3 que en 
el cluster (cluster_0)  de mayor afinidad 
“pertinencia Total” para con las carreras 
del DI aparece el título “ANALISIS Y 
DISENO DE SISTEMAS DE INFORMACION 
” que coincide a su vez, y sirve a modo de 
validación con lo expresado por los 
docentes del Departamento, quienes desde 
su experiencia rotularon al libro de la 
misma manera. 
 
 
Figura 3: Asignación de títulos 
bibliográficos a segmentos. 
 
Líneas de investigación y 
desarrollo 
En el marco del proyecto que contiene la 
presente línea de investigación se pretende, 
en lo atinente a los datos de la biblioteca y 
entre otros, seguir los siguientes pasos: 
 Dado que el material bibliográfico 
circulante tiene asociado su 
correspondiente número Dewey, el cual 
hace referencia a la ubicación en 
biblioteca de ese material según el área 
de conocimiento al que este asociado, y 
cuya obtención es manual,  proponer un 
proceso automático de obtención para los 
títulos bibliográficos que carezcan de él, 
o para el material que genere la UNSJ.  
 Correlacionar datos numéricos y 
comentarios textuales desde encuesta a 
usuarios de la biblioteca mediante TM. 
 Determinar perfiles de usuarios desde el 
análisis de logs generados en la página 
web de la biblioteca. 
WICC 2012 266
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
Resultados y Objetivos 
Con los objetivos iniciales de comparar 
métricas de similitud utilizando el módulo 
de Text Processing de RM, y encontrar 
pertinencias bibliográficas se han logrado 
los siguientes resultados  preliminares:  
 De la comparación entre métricas surge, 
desde esta primer aproximación, que la 
medida de similitud del Coseno es la 
mejor medida, ya que ante documentos 
similares su valor se aproxima a 1,  sus 
valores fluctúan entre 0 (sin afinidad) y 1 
(afinidad total), y logra una mejor 
separación entre los valores de 
pertinencia que un título bibliográfico 
posee respecto de todos los 
departamentos o áreas de conocimiento. 
 Se logró una buena aproximación entre la 
tarea de segmentación que encuentra los 
grados de pertinencia y las 
consideraciones vertidas por docentes.  
 
La continuidad y profundidad de esta línea 
de investigación nos lleva a:  
 Constatar complejidades algorítmicas 
teóricas, respecto del consumo de 
procesador/es, memoria y tiempo y optar, 
según estas nuevas medidas, por aquella 
métrica que más se aproxime a lo 
considerado por los expertos. 
 Con el objeto de mejorar las medidas de 
similitud entre documentos, plantear el 
uso de sinonimias. 
 Comparar los resultados alcanzados 
mediante RM, con otras que también 
poseen, módulos de TM y WebMining 
(WM), por ej: KNIME (Konstanz 
Information Miner).  
  
 
 
 
Formación de Recursos 
Humanos 
Si bien en el marco del proyecto 21/E889 
hay otros recursos humanos en formación, 
en particular, desde los datos inherentes a 
biblioteca y aplicaciones con TM se ha 
concluido un trabajo final de grado en 
Licenciatura en Sistemas de Información, 
se está dirigiendo otro trabajo final de 
grado en la carrera Licenciatura en 
Ciencias de la Información y una tesis de 
maestría en Informática de la Universidad 
de la Matanza. Es de estacar que el 
conocimiento adquirido en cada línea de 
investigación, es posteriormente volcado 
en las carreras del DI  
 
Referencias 
[1] Kantardzic, M (2003) “Data Mining: 
Concepts, Models, Methods, and 
Algorithms” ISBN:0471228524 John 
Wiley & Sons © (343 pages) 
[2] Klenzi, R. Tesis de posgrado de 
maestría “Aplicación de minería de datos a 
la gestión bibliotecaria”. Biblioteca 
FCEFN-UNSJ. 2008.  
[3] Liu B., “Web DataMining. Exploring 
Hyperlinks, Contents, and Usage Data” 
Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007 
[4] Manning C, Prabhakar R. Hinrich & 
Hinrich Schütze, “An Introduction to 
Information Retrieval”, Cambridge 
University Press. 2009. 
[5] Min, S; Yi-Fang B. Handbook of 
Research on Text and Web Mining 
Technologies -Information science reference- 
Editorial Advisory Board 2009. 
[6]  Rapid-I. http://rapid-i.com/api/rapidminer-
5.1/com/rapidminer/tools. 2011. 
[7] Tolosa G y Bordignon F., 
“Introducción a la Recuperación de 
Información. Conceptos, modelos y 
algoritmos básicos” UNLu, Arg. 2007.
 
WICC 2012 267
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación


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Técnicas de recuperación de información en la determinación de pertinencias bibliográficas

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