La búsqueda de información en bibliotecas digitales es una actividad en la cual los resultados a presentar al usuario, a partir de una consulta, deben responder a sus expectativas. Los Sistemas de Recuperación de Información buscan optimizar el proceso de búsqueda de contenido en la web a través de diversas herramientas, entre ellas los meta-buscadores. Los mismos amplían el espectro de cobertura en la búsqueda, a partir de la capacidad para utilizar las bases de datos de varios buscadores en simultáneo; además de poder incorporar diversos métodos para el ordenamiento de los documentos, que mejoren la relevancia de los resultados para el usuario. En este trabajo se presenta el desarrollo de un Sistema de Recuperación de Información para la búsqueda de documentos científicos en el área de las ciencias de la computación, haciendo especial hincapié en el algoritmo de ranking utilizado para ordenar el listado final de resultados.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Kuna, Horacio Daniel

Martini, Esteban

Pautsch, J. Germán A.

Rey, Martín

Solonezen, Lisandro

Sueldo, R.

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

GENERACIÓN DE SISTEMAS DE RECUPERACIÓN DE 
INFORMACIÓN PARA LA GESTIÓN DOCUMENTAL EN EL ÁREA 
DE LAS CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN 
 
H. Kuna1, M. Rey1, J. Cortes1, E. Martini1, L. Solonezen1, R. Sueldo1, G. Pautsch1 
 
1. Depto. de Informática, Facultad de Ciencias Exactas Quím. y Naturales Universidad Nacional de Misiones. 
 
hdkuna@gmail.com , m.rey00@gmail.com 
 
RESUMEN 
 
La búsqueda de información en bibliotecas 
digitales es una actividad en la cual los 
resultados a presentar al usuario, a partir de 
una consulta, deben responder a sus 
expectativas. Los Sistemas de Recuperación 
de Información buscan optimizar el proceso 
de búsqueda de contenido en la web a 
través de diversas herramientas, entre ellas 
los meta-buscadores. Los mismos amplían 
el espectro de cobertura en la búsqueda, a 
partir de la capacidad para utilizar las bases 
de datos de varios buscadores en 
simultáneo; además de poder incorporar 
diversos métodos para el ordenamiento de 
los documentos, que mejoren la relevancia 
de los resultados para el usuario. En este 
trabajo se presenta el desarrollo de un 
Sistema de Recuperación de Información 
para la búsqueda de documentos científicos 
en el área de las ciencias de la computación, 
haciendo especial hincapié en el algoritmo 
de ranking utilizado para ordenar el listado 
final de resultados. 
 
Palabras clave: recuperación de 
información, algoritmo de ranking, 
búsqueda web, indicadores bibliométricos. 
 
CONTEXTO 
 
Está línea de investigación articula el 
“Programa de Investigación en 
Computación” de la Facultad de Ciencias 
Exactas Químicas y Naturales de la 
Universidad Nacional de Misiones; el 
Grupo de Investigación Soft Management 
of Internet and Learning (SMILe) de la 
Universidad de Castilla-La Mancha, 
España; y el Departamento de 
Bibliotecología de la Universidad Nacional 
de Mar del Plata, Argentina. 
 
1 INTRODUCCION 
1.1 Sistemas de Recuperación de 
Información 
Un Sistema de Recuperación de 
Información (SRI) se puede definir como 
un proceso capaz de almacenar, recuperar y 
mantener información (Salton & Mcgill, 
1983) (Kowalski, 1997). Existen en la 
literatura diversas propuestas sobre la 
estructura básica que debiera tener un SRI, 
un ejemplo es la de (Baeza-Yates & 
Ribeiro-Neto, 1999) que lo considera a 
partir de la unión de cuatro elementos como 
son: los documentos que forman parte de la 
colección sobre la que se realizará la 
recuperación; las consultas que representan 
las necesidades de información por parte de 
los usuarios; la forma en la que la modelan 
las representaciones de los documentos, 
consultas y las relaciones presentes entre 
ellos; y una función de evaluación que 
determina para cada consulta y documento 
el orden que ocupará en los resultados a 
presentar. 
En la actualidad los principales modelos de 
SRI que operan sobre internet son: los 
directorios, los buscadores y los meta-
buscadores (Olivas, 2011). En el contexto 
de la presente investigación cobran mayor 
relevancia los meta-buscadores, debido a 
que posibilitan la utilización de bases de 
datos de otros buscadores replicando las 
consultas de los usuarios sobre los mismos 
y procesando los resultados obtenidos  de la 
manera que se crea conveniente para 
generar un listado único. Para ello, los 
meta-buscadores deben contar con 
____________________________________
                                        PAGINA - 324 -
algoritmos de evaluación, que son aplicados 
para la fusión de las listas de resultados 
obtenidas de cada buscador (Serrano-
Guerrero, Romero, Olivas, & De la Mata, 
2009). 
1.2 Métricas para la Evaluación de 
Documentos Científicos 
Dada la naturaleza del SRI a generar, los 
métodos para la evaluación de los 
resultados deben ser desarrollados en forma 
particular. Para la evaluación de 
documentos científicos se debe considerar 
una serie de características evaluables, 
como ser (Bollen, Van de Sompel, 
Hagberg, & Chute, 2009) (Pendlebury, 
2009): el tipo de fuente de publicación, la 
calidad de los autores y del artículo en sí, 
medida a través de la cantidad de veces que 
haya sido citado. Para cada una de estas 
características existen métricas 
ampliamente aceptadas que pueden 
aplicarse. En el caso del tipo de fuente de 
publicación, para aquellas publicaciones 
realizadas en revistas existen dos índices 
que se utilizan para estimar su calidad: por 
un lado el Factor de Impacto (IF, por sus 
siglas en inglés) generado por la Web Of 
Knowledge1 que administra el Institute for 
Scientific Information (ISI) (Garfield E, 
2006) que es parte de la empresa Thomson 
Reuters; y el índice SJR, SCImago Journal 
Rank (Gonzalez-Pereira, Guerrero-Bote, & 
Moya-Anegon, 2009), producido utilizando 
la base de datos del buscador Scopus2 de la 
editorial Elsevier y generado por el grupo 
de investigación SCImago de la 
Universidad de Extremadura, España. En 
ambos casos se trata de métricas que toman 
las citas que reciben los artículos 
publicados en una revista y las evalúan 
tanto en cantidad como en lo referente a la 
relevancia que tiene la producción que la 
realiza.  Mientras que en caso de que la 
publicación se realice en un congreso o 
evento similar existe otro ranking como es 
                                                 
1
 Web of Knowledge: http://wokinfo.com. Accedido: 
25/02/2013. 
2
 Scopus: http://www.scopus.com. Accedido 
25/02/2013. 
el que genera en la web Computer Research 
& Education (CORE)3 en donde a diversas 
conferencias o congresos se los ubica en 
uno de los cuatro niveles que tiene 
establecidos: A+, A, B y C sin proveer 
mayores detalles sobre el método utilizado 
para realizar el cálculo. 
Para estimar la calidad de la producción de 
un autor existen otras métricas como 
pueden ser: el índice H (Hirsch, 2005) y el 
índice G (Egghe, 2006); lo que hacen éstas 
es tomar la cantidad de citas recibidas por 
las diferentes publicaciones del autor y la 
cantidad de publicaciones para calcular un 
valor que representa la influencia del 
mismo. Finalmente, para evaluar la calidad 
de una colección de publicaciones a través 
del tiempo se puede utilizar un índice como 
es el AR (Jin, 2007), que toma la cantidad 
de citas obtenidas por las mismas y las 
pondera utilizando ese factor en 
combinación con la antigüedad de cada uno 
de los artículos que componen la colección.  
 
2 LINEAS DE INVESTIGACION  y 
DESARROLLO 
 
Existen implementaciones de SRI en la web 
que utilizan diferentes métodos de 
búsqueda, pero no existen 
implementaciones de herramientas de este 
tipo que se apliquen  específicamente a 
bases de datos de documentos científicos en 
el área de las ciencias de la computación, 
que además incorporen técnicas de 
inteligencia artificial o lógica difusa para la 
mejora de la relevancia de los resultados a 
presentar al usuario. 
La generación de este tipo de Sistemas de 
Recuperación de Información requiere del 
desarrollo de diversos componentes, entre 
los cuales se destaca el algoritmo que se 
utiliza para establecer un ranking entre los 
resultados de la consulta a realizar. 
 
 
                                                 
3
 CORE: http://www.core.edu.au. Accedido: 
25/02/2013. 
____________________________________
                                        PAGINA - 325 -
3 RESULTADOS 
OBTENIDOS/ESPERADOS 
3.1 Grado de Avance 
El presente proyecto ha comenzado sobre la 
mitad del año 2012. En una primera etapa 
se analizó el estado del arte, se estudiaron 
los distintos modelos de SRI y los 
elementos que deben componerlos. 
Conjuntamente se seleccionaron las 
tecnologías que se utilizaron en el 
desarrollo de un prototipo de meta-
buscador, priorizando aquellas que fueran 
basadas en  la filosofía Open Source, como 
ser: los lenguajes HTML, PHP y SQL, 
junto al motor de bases de datos MySQL, 
utilizando como entorno para su 
implementación al servidor web Apache.  
Se han determinado los siguientes 
componentes a desarrollar del meta-
buscador en una primera etapa: 
 Módulo para la gestión de las 
consultas: encargado de adaptar las 
consultas efectuadas por el usuario 
para ser utilizadas posteriormente en 
los buscadores integrados. 
 Módulos para la búsqueda en las 
bases de datos (buscadores): 
encargado de gestionar la 
realización de las consultas, 
adaptadas previamente, sobre los 
buscadores incorporados. A 
continuación captura los resultados 
y los prepara para el próximo 
componente. 
 Módulo para la gestión de los 
resultados: en primera instancia 
realiza una pre-selección de los 
resultados, desechando aquellos que 
no son relevantes en cuanto a su tipo 
(informe de una cita sobre el 
documento, por ejemplo). 
Posteriormente se procede a la 
unificación de los resultados en un 
único listado para la aplicación del 
algoritmo de ranking. 
 Módulo para la mejora de la 
relevancia de los resultados: en éste 
se aplican diversas técnicas para que 
los resultados para que sean de 
mayor utilidad al usuario. 
 
3.2 Desarrollo del Algoritmo de Ranking 
El componente del meta-buscador que 
realiza el ordenamiento de los resultados 
obtenidos de las bases de datos, es de los 
más importantes. En este caso particular, al 
trabajar con artículos científicos, se requirió 
que el algoritmo de ranking evaluara las 
propiedades  de los mismos a través de 
diversas métricas. Entre las características 
evaluables de los documentos científicos se 
seleccionaron: la fuente de publicación, la 
calidad de sus autores y del artículo en sí, 
medida por la relación entre la antigüedad 
del documento con la cantidad de veces que 
ha sido citado. 
Para cada una de las propiedades 
seleccionadas, se determinaron las métricas 
a considerar para ponderar cada resultado: 
 Para la fuente de publicación: se 
tomaron dos factores para la valoración 
de este punto, dependiendo si el artículo 
se publicó en una revista científica o en 
un congreso del área de conocimiento 
que corresponda. Para el primer caso, 
existen a nivel internacional dos 
métricas: el Factor de Impacto 
desarrollado por ISI y el índice SJR 
desarrollado por el grupo de 
investigación SCImago. En este caso se 
ha optado por utilizar al segundo ya que 
presenta diversas ventajas con respecto 
al primero, como ser (Falagas, 
Kouranos, Arencibia-Jorge, & 
Karageorgopoulos, 2008), (Leydesdorff, 
De Moya-Anegón, & Guerrero-Bote, 
2010): es de acceso abierto; en la base de 
datos de Scopus contiene una mayor 
cantidad de revistas, incluyendo aquellas 
que no están escritas en inglés; no sólo 
hace una evaluación cuantitativa de las 
citas recibidas por un artículo sino que 
también lo hace en forma cualitativa, 
incorporando la calidad de la revista que 
genera la cita; entre otras. Para el caso de 
los artículos procedentes de congresos o 
reuniones científicas se empleó el 
ranking generado por la Computing 
Research and Education Association of 
Australia (CORE). El modelo de 
____________________________________
                                        PAGINA - 326 -
clasificación de este ranking se 
transformó a un formato numérico para 
poder operar con él. El valor 
correspondiente a la fuente de 
publicación se obtiene mediante la 
fórmula 1, en caso de haber sido en una 
revista, y con la fórmula 2, en caso de 
haber sido en un congreso. 
 
 fuentePublicacion= log10(SJR)               (1) 
 
fuentePublicacion= [A* = 1;  
A = 0.75; B = 0.5; C = 0.25]                   (2) 
 
 Para la calidad de los autores: en este 
caso se usó como base el índice H 
propuesto por (Hirsch, 2005). El mismo 
representa la cantidad x de artículos de 
un autor que han recibido x citas como 
mínimo. En caso de que se trate de un 
artículo con más de un autor se considera 
la posición que ocupa en el mismo. El 
cálculo del valor que se utilizó se puede 
ver en la fórmula 3. 
 
autores= log10(∑(indiceH(autori))/i)       (3) 
 
 Antigüedad y citas: en la última métrica 
se ponderó la calidad de la publicación 
teniendo en cuenta la antigüedad y la 
cantidad de citas obtenidas por la misma. 
Para ello se utilizó como base el índice 
AR, en la fórmula 4 se puede observar el 
resultado de la adaptación realizada. 
 
calidadPublicacion= citasRecibidas/    (4) 
 antigüedadPublicacion  
 
 Finalmente se ponderan los tres factores 
antes expuestos a través  de tres 
constantes que se utilizaron para dar 
distinto peso a cada elemento, esto se 
refleja en la fórmula 5. Los valores 
planteados para α, β y γ fueron: 0.5, 0.3 
y 0.2 respectivamente. 
 
valorFinal= α * fuentePublicacion +      (5) 
β * autores + γ * calidadPublicacion 
Ese valor final fue el que se utilizó para 
realizar el orden de los resultados antes de 
presentarlos al usuario. 
 
3.3 Trabajos Previstos en la Próxima 
Etapa 
Para el año 2013 se tiene previsto: 
 Completar el desarrollo de los 
componentes del meta-buscador. 
 Analizar distintas técnicas inteligentes a 
incorporar en el meta-buscador para la 
mejora de la relevancia de los resultados a 
presentar al usuario final. 
 Incorporar elementos dentro del SRI que 
permitan la expansión de la consulta 
original realizada por el usuario. 
 Optimizar el algoritmo de ranking 
implementado para la gestión de los 
resultados. 
 Incorporar técnicas de clustering y de 
lógica difusa para una mejor organización 
de los resultados. 
 
4 FORMACION DE RECURSOS 
HUMANOS 
 
Este proyecto es parte de las líneas de 
investigación del “Programa de 
Investigación en Computación” de la 
Facultad de Ciencias Exactas Quimicas y 
Naturales dela UNaM,  con siete integrantes 
(todos ellos alumnos, docentes y egresados 
de la carrera de Licenciatura en Sistemas de 
Información de la facultad de Ciencias 
Exactas Químicas y Naturales de la 
Universidad Nacional de Misiones)  de los 
cuales cuatro están realizando su tesis de 
grado y  dos están realizando un doctorado. 
Esta línea de investigación vincula al 
“Programa de Investigación en 
Computación” del Departamento de 
Informática de la Facultad de Ciencias 
Exactas Químicas y Naturales de la 
Universidad Nacional de Misiones, al 
Grupo de Iventigación Soft Management of 
Internet and Learning (SMILe) de la 
Universidad de Castilla-La Mancha, 
España; y el Departamento de 
____________________________________
                                        PAGINA - 327 -
Bibliotecología de la Universidad Nacional 
de Mar del Plata, Argentina. 
 
5 BIBLIOGRAFIA  
 
Baeza-Yates, R., & Ribeiro-Neto, B. 
(1999). Modern information 
retrieval (Vol. 463). ACM press 
New York. 
Bollen, J., Van de Sompel, H., Hagberg, A., 
& Chute, R. (2009). A Principal 
Component Analysis of 39 
Scientific Impact Measures. PLoS 
ONE, 4(6). 
Egghe, L. (2006). Theory and practise of 
the g-index. Scientometrics, 69(1), 
131-152.  
Falagas, M. E., Kouranos, V. D., Arencibia-
Jorge, R., & Karageorgopoulos, D. 
E. (2008). Comparison of SCImago 
journal rank indicator with journal 
impact factor. The FASEB Journal, 
22(8), 2623-2628. 
Garfield E. (2006). The history and 
meaning of the journal impact 
factor. JAMA, 295(1), 90-93. 
Gonzalez-Pereira, B., Guerrero-Bote, V., & 
Moya-Anegon, F. (2009). The SJR 
indicator: A new indicator of 
journals’ scientific prestige. 
arXiv:0912.4141.  
Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify 
an individual’s scientific research 
output. Proceedings of the National 
Academy of Sciences of the United 
States of America, 102(46), 16569-
16572.  
Jin, B. (2007). The AR-index: 
complementing the h-index. ISSI 
newsletter, 3(1), 6. 
Kowalski, G. (1997). Information Retrieval 
Systems: Theory and 
Implementation (1st ed.). Norwell, 
MA, USA: Kluwer Academic 
Publishers. 
Leydesdorff, L., De Moya-Anegón, F., & 
Guerrero-Bote, V. P. (2010). 
Journal maps on the basis of Scopus 
data: A comparison with the Journal 
Citation Reports of the ISI. Journal 
of the American Society for 
Information Science and 
Technology, 61(2), 352–369. 
Olivas, J. A. (2011). Búsqueda Eficaz de 
Información en la Web. La Plata, 
Buenos Aires, Argentina: Editorial 
de la Universidad Nacional de La 
Plata (EDUNLP).  
Pendlebury, D. A. (2009). The use and 
misuse of journal metrics and other 
citation indicators. Archivum 
Immunologiae et Therapiae 
Experimentalis, 57(1), 1-11.  
Salton, G., & Mcgill, M. (1983). 
Introduction to Modern Information 
Retrieval. McGraw-Hill, Inc. 
Serrano-Guerrero, J., Romero, F. P., Olivas, 
J. A., & De la Mata, J. (2009). 
BUDI: Architecture for fuzzy search 
in documental repositories. 
Mathware & Soft Computing, 16(1), 
71–85. 
 
____________________________________
                                        PAGINA - 328 -


Spanish

Generación de sistemas de recuperación de información para la gestión documental en el área de las Ciencias de la Computación

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

GENERACIÓN DE SISTEMAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN PARA LA GESTIÓN DOCUMENTAL EN EL ÁREA DE LAS CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN  H. Kuna1, M. Rey1, J. Cortes1, E. Martini1, L. Solonezen1, R. Sueldo1, G. Pautsch1  1. Depto. de Informática, Facultad de Ciencias Exactas Quím. y Naturales Universidad Nacional de Misiones.  hdkuna@gmail.com , m.rey00@gmail.com  RESUMEN  La búsqueda de información en bibliotecas digitales es una actividad en la cual los resultados a presentar al usuario, a partir de una consulta, deben responder a sus expectativas. Los Sistemas de Recuperación de Información buscan optimizar el proceso de búsqueda de contenido en la web a través de diversas herramientas, entre ellas los meta-buscadores. Los mismos amplían el espectro de cobertura en la búsqueda, a partir de la capacidad para utilizar las bases de datos de varios buscadores en simultáneo; además de poder incorporar diversos métodos para el ordenamiento de los documentos, que mejoren la relevancia de los resultados para el usuario. En este trabajo se presenta el desarrollo de un Sistema de Recuperación de Información para la búsqueda de documentos científicos en el área de las ciencias de la computación, haciendo especial hincapié en el algoritmo de ranking utilizado para ordenar el listado final de resultados.  Palabras clave: recuperación de información, algoritmo de ranking, búsqueda web, indicadores bibliométricos.  CONTEXTO  Está línea de investigación articula el “Programa de Investigación en Computación” de la Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales de la Universidad Nacional de Misiones; el Grupo de Investigación Soft Management of Internet and Learning (SMILe) de la Universidad de Castilla-La Mancha, España; y el Departamento de Bibliotecología de la Universidad Nacional de Mar del Plata, Argentina.  1 INTRODUCCION 1.1 Sistemas de Recuperación de Información Un Sistema de Recuperación de Información (SRI) se puede definir como un proceso capaz de almacenar, recuperar y mantener información (Salton & Mcgill, 1983) (Kowalski, 1997). Existen en la literatura diversas propuestas sobre la estructura básica que debiera tener un SRI, un ejemplo es la de (Baeza-Yates & Ribeiro-Neto, 1999) que lo considera a partir de la unión de cuatro elementos como son: los documentos que forman parte de la colección sobre la que se realizará la recuperación; las consultas que representan las necesidades de información por parte de los usuarios; la forma en la que la modelan las representaciones de los documentos, consultas y las relaciones presentes entre ellos; y una función de evaluación que determina para cada consulta y documento el orden que ocupará en los resultados a presentar. En la actualidad los principales modelos de SRI que operan sobre internet son: los directorios, los buscadores y los meta-buscadores (Olivas, 2011). En el contexto de la presente investigación cobran mayor relevancia los meta-buscadores, debido a que posibilitan la utilización de bases de datos de otros buscadores replicando las consultas de los usuarios sobre los mismos y procesando los resultados obtenidos  de la manera que se crea conveniente para generar un listado único. Para ello, los meta-buscadores deben contar con ____________________________________                                        PAGINA - 324 -algoritmos de evaluación, que son aplicados para la fusión de las listas de resultados obtenidas de cada buscador (Serrano-Guerrero, Romero, Olivas, & De la Mata, 2009). 1.2 Métricas para la Evaluación de Documentos Científicos Dada la naturaleza del SRI a generar, los métodos para la evaluación de los resultados deben ser desarrollados en forma particular. Para la evaluación de documentos científicos se debe considerar una serie de características evaluables, como ser (Bollen, Van de Sompel, Hagberg, & Chute, 2009) (Pendlebury, 2009): el tipo de fuente de publicación, la calidad de los autores y del artículo en sí, medida a través de la cantidad de veces que haya sido citado. Para cada una de estas características existen métricas ampliamente aceptadas que pueden aplicarse. En el caso del tipo de fuente de publicación, para aquellas publicaciones realizadas en revistas existen dos índices que se utilizan para estimar su calidad: por un lado el Factor de Impacto (IF, por sus siglas en inglés) generado por la Web Of Knowledge1 que administra el Institute for Scientific Information (ISI) (Garfield E, 2006) que es parte de la empresa Thomson Reuters; y el índice SJR, SCImago Journal Rank (Gonzalez-Pereira, Guerrero-Bote, & Moya-Anegon, 2009), producido utilizando la base de datos del buscador Scopus2 de la editorial Elsevier y generado por el grupo de investigación SCImago de la Universidad de Extremadura, España. En ambos casos se trata de métricas que toman las citas que reciben los artículos publicados en una revista y las evalúan tanto en cantidad como en lo referente a la relevancia que tiene la producción que la realiza.  Mientras que en caso de que la publicación se realice en un congreso o evento similar existe otro ranking como es                                                  1 Web of Knowledge: http://wokinfo.com. Accedido: 25/02/2013. 2 Scopus: http://www.scopus.com. Accedido 25/02/2013. el que genera en la web Computer Research & Education (CORE)3 en donde a diversas conferencias o congresos se los ubica en uno de los cuatro niveles que tiene establecidos: A+, A, B y C sin proveer mayores detalles sobre el método utilizado para realizar el cálculo. Para estimar la calidad de la producción de un autor existen otras métricas como pueden ser: el índice H (Hirsch, 2005) y el índice G (Egghe, 2006); lo que hacen éstas es tomar la cantidad de citas recibidas por las diferentes publicaciones del autor y la cantidad de publicaciones para calcular un valor que representa la influencia del mismo. Finalmente, para evaluar la calidad de una colección de publicaciones a través del tiempo se puede utilizar un índice como es el AR (Jin, 2007), que toma la cantidad de citas obtenidas por las mismas y las pondera utilizando ese factor en combinación con la antigüedad de cada uno de los artículos que componen la colección.   2 LINEAS DE INVESTIGACION  y DESARROLLO  Existen implementaciones de SRI en la web que utilizan diferentes métodos de búsqueda, pero no existen implementaciones de herramientas de este tipo que se apliquen  específicamente a bases de datos de documentos científicos en el área de las ciencias de la computación, que además incorporen técnicas de inteligencia artificial o lógica difusa para la mejora de la relevancia de los resultados a presentar al usuario. La generación de este tipo de Sistemas de Recuperación de Información requiere del desarrollo de diversos componentes, entre los cuales se destaca el algoritmo que se utiliza para establecer un ranking entre los resultados de la consulta a realizar.                                                    3 CORE: http://www.core.edu.au. Accedido: 25/02/2013. ____________________________________                                        PAGINA - 325 -3 RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS 3.1 Grado de Avance El presente proyecto ha comenzado sobre la mitad del año 2012. En una primera etapa se analizó el estado del arte, se estudiaron los distintos modelos de SRI y los elementos que deben componerlos. Conjuntamente se seleccionaron las tecnologías que se utilizaron en el desarrollo de un prototipo de meta-buscador, priorizando aquellas que fueran basadas en  la filosofía Open Source, como ser: los lenguajes HTML, PHP y SQL, junto al motor de bases de datos MySQL, utilizando como entorno para su implementación al servidor web Apache.  Se han determinado los siguientes componentes a desarrollar del meta-buscador en una primera etapa:  Módulo para la gestión de las consultas: encargado de adaptar las consultas efectuadas por el usuario para ser utilizadas posteriormente en los buscadores integrados.  Módulos para la búsqueda en las bases de datos (buscadores): encargado de gestionar la realización de las consultas, adaptadas previamente, sobre los buscadores incorporados. A continuación captura los resultados y los prepara para el próximo componente.  Módulo para la gestión de los resultados: en primera instancia realiza una pre-selección de los resultados, desechando aquellos que no son relevantes en cuanto a su tipo (informe de una cita sobre el documento, por ejemplo). Posteriormente se procede a la unificación de los resultados en un único listado para la aplicación del algoritmo de ranking.  Módulo para la mejora de la relevancia de los resultados: en éste se aplican diversas técnicas para que los resultados para que sean de mayor utilidad al usuario.  3.2 Desarrollo del Algoritmo de Ranking El componente del meta-buscador que realiza el ordenamiento de los resultados obtenidos de las bases de datos, es de los más importantes. En este caso particular, al trabajar con artículos científicos, se requirió que el algoritmo de ranking evaluara las propiedades  de los mismos a través de diversas métricas. Entre las características evaluables de los documentos científicos se seleccionaron: la fuente de publicación, la calidad de sus autores y del artículo en sí, medida por la relación entre la antigüedad del documento con la cantidad de veces que ha sido citado. Para cada una de las propiedades seleccionadas, se determinaron las métricas a considerar para ponderar cada resultado:  Para la fuente de publicación: se tomaron dos factores para la valoración de este punto, dependiendo si el artículo se publicó en una revista científica o en un congreso del área de conocimiento que corresponda. Para el primer caso, existen a nivel internacional dos métricas: el Factor de Impacto desarrollado por ISI y el índice SJR desarrollado por el grupo de investigación SCImago. En este caso se ha optado por utilizar al segundo ya que presenta diversas ventajas con respecto al primero, como ser (Falagas, Kouranos, Arencibia-Jorge, & Karageorgopoulos, 2008), (Leydesdorff, De Moya-Anegón, & Guerrero-Bote, 2010): es de acceso abierto; en la base de datos de Scopus contiene una mayor cantidad de revistas, incluyendo aquellas que no están escritas en inglés; no sólo hace una evaluación cuantitativa de las citas recibidas por un artículo sino que también lo hace en forma cualitativa, incorporando la calidad de la revista que genera la cita; entre otras. Para el caso de los artículos procedentes de congresos o reuniones científicas se empleó el ranking generado por la Computing Research and Education Association of Australia (CORE). El modelo de ____________________________________                                        PAGINA - 326 -clasificación de este ranking se transformó a un formato numérico para poder operar con él. El valor correspondiente a la fuente de publicación se obtiene mediante la fórmula 1, en caso de haber sido en una revista, y con la fórmula 2, en caso de haber sido en un congreso.   fuentePublicacion= log10(SJR)               (1)  fuentePublicacion= [A* = 1;  A = 0.75; B = 0.5; C = 0.25]                   (2)   Para la calidad de los autores: en este caso se usó como base el índice H propuesto por (Hirsch, 2005). El mismo representa la cantidad x de artículos de un autor que han recibido x citas como mínimo. En caso de que se trate de un artículo con más de un autor se considera la posición que ocupa en el mismo. El cálculo del valor que se utilizó se puede ver en la fórmula 3.  autores= log10(∑(indiceH(autori))/i)       (3)   Antigüedad y citas: en la última métrica se ponderó la calidad de la publicación teniendo en cuenta la antigüedad y la cantidad de citas obtenidas por la misma. Para ello se utilizó como base el índice AR, en la fórmula 4 se puede observar el resultado de la adaptación realizada.  calidadPublicacion= citasRecibidas/    (4)  antigüedadPublicacion    Finalmente se ponderan los tres factores antes expuestos a través  de tres constantes que se utilizaron para dar distinto peso a cada elemento, esto se refleja en la fórmula 5. Los valores planteados para α, β y γ fueron: 0.5, 0.3 y 0.2 respectivamente.  valorFinal= α * fuentePublicacion +      (5) β * autores + γ * calidadPublicacion Ese valor final fue el que se utilizó para realizar el orden de los resultados antes de presentarlos al usuario.  3.3 Trabajos Previstos en la Próxima Etapa Para el año 2013 se tiene previsto:  Completar el desarrollo de los componentes del meta-buscador.  Analizar distintas técnicas inteligentes a incorporar en el meta-buscador para la mejora de la relevancia de los resultados a presentar al usuario final.  Incorporar elementos dentro del SRI que permitan la expansión de la consulta original realizada por el usuario.  Optimizar el algoritmo de ranking implementado para la gestión de los resultados.  Incorporar técnicas de clustering y de lógica difusa para una mejor organización de los resultados.  4 FORMACION DE RECURSOS HUMANOS  Este proyecto es parte de las líneas de investigación del “Programa de Investigación en Computación” de la Facultad de Ciencias Exactas Quimicas y Naturales dela UNaM,  con siete integrantes (todos ellos alumnos, docentes y egresados de la carrera de Licenciatura en Sistemas de Información de la facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales de la Universidad Nacional de Misiones)  de los cuales cuatro están realizando su tesis de grado y  dos están realizando un doctorado. Esta línea de investigación vincula al “Programa de Investigación en Computación” del Departamento de Informática de la Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales de la Universidad Nacional de Misiones, al Grupo de Iventigación Soft Management of Internet and Learning (SMILe) de la Universidad de Castilla-La Mancha, España; y el Departamento de ____________________________________                                        PAGINA - 327 -Bibliotecología de la Universidad Nacional de Mar del Plata, Argentina.  5 BIBLIOGRAFIA   Baeza-Yates, R., & Ribeiro-Neto, B. (1999). Modern information retrieval (Vol. 463). ACM press New York. Bollen, J., Van de Sompel, H., Hagberg, A., & Chute, R. (2009). A Principal Component Analysis of 39 Scientific Impact Measures. PLoS ONE, 4(6). Egghe, L. (2006). Theory and practise of the g-index. Scientometrics, 69(1), 131-152.  Falagas, M. E., Kouranos, V. D., Arencibia-Jorge, R., & Karageorgopoulos, D. E. (2008). Comparison of SCImago journal rank indicator with journal impact factor. The FASEB Journal, 22(8), 2623-2628. Garfield E. (2006). The history and meaning of the journal impact factor. JAMA, 295(1), 90-93. Gonzalez-Pereira, B., Guerrero-Bote, V., & Moya-Anegon, F. (2009). The SJR indicator: A new indicator of journals’ scientific prestige. arXiv:0912.4141.  Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual’s scientific research output. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 102(46), 16569-16572.  Jin, B. (2007). The AR-index: complementing the h-index. ISSI newsletter, 3(1), 6. Kowalski, G. (1997). Information Retrieval Systems: Theory and Implementation (1st ed.). Norwell, MA, USA: Kluwer Academic Publishers. Leydesdorff, L., De Moya-Anegón, F., & Guerrero-Bote, V. P. (2010). Journal maps on the basis of Scopus data: A comparison with the Journal Citation Reports of the ISI. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(2), 352–369. Olivas, J. A. (2011). Búsqueda Eficaz de Información en la Web. La Plata, Buenos Aires, Argentina: Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDUNLP).  Pendlebury, D. A. (2009). The use and misuse of journal metrics and other citation indicators. Archivum Immunologiae et Therapiae Experimentalis, 57(1), 1-11.  Salton, G., & Mcgill, M. (1983). Introduction to Modern Information Retrieval. McGraw-Hill, Inc. Serrano-Guerrero, J., Romero, F. P., Olivas, J. A., & De la Mata, J. (2009). BUDI: Architecture for fuzzy search in documental repositories. Mathware & Soft Computing, 16(1), 71–85.  ____________________________________                                        PAGINA - 328 -

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/27177/Documento_completo.pdf?sequence=1

Generación de sistemas de recuperación de información para la gestión documental en el área de las Ciencias de la Computación

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