UNA HERRAMIENTA AUTOMÁTICA PARA LA CLASIFICACIÓN Y BÚSQUEDA DE ARTÍCULOS DE INVESTIGACIÓN EN LA WEB

EDGAR ALAN CALVILLO MORENO; RICARDO MENDOZA GONZALEZ; JAIME MUÑOZ ARTEAGA; JULIO CESAR  MARTINEZ ROMO; MIGUEL VARGAS MARTIN; LAURA CECILIA RODRIGUEZ MARTINEZ

doi:https://doi.org/10.6036/7827

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UNA HERRAMIENTA AUTOMÁTICA PARA LA CLASIFICACIÓN Y BÚSQUEDA DE ARTÍCULOS DE INVESTIGACIÓN EN LA WEB

MARZO 2016 - Volumen: 91 - Páginas: 130

DOI:

https://doi.org/10.6036/7827

Autores:

EDGAR ALAN CALVILLO MORENO -

RICARDO MENDOZA GONZALEZ

- JAIME MUÑOZ ARTEAGA -

JULIO CESAR MARTINEZ ROMO

- MIGUEL VARGAS MARTIN - LAURA CECILIA RODRIGUEZ MARTINEZ

Materias:

CIENCIA DE LOS ORDENADORES (ARTIFICIAL INTELLIGENCE / INTELIGENCIA ARTIFICIAL )

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Palabras clave:: Naive Bayes, Wrapper, Web-Searching, Knowledge DB, Search-Engine, Busqueda web, motor de búsqueda, Base datos de conocimiento
Tipo de artículo:: NOTA TECNICA / TECHNICAL NOTE
Sección:: COLABORACIONES / COLLABORATIONS

El objetivo de este articulo es proveer una estrategia mediante un algoritmo inteligente que ayude a mejorar la búsqueda de artículos web. El presente articulo ofrece una propuesta para ayudar a optimizar la búsqueda web utilizando Naive Bayes como algoritmo para la alimentación automática de una base de conocimiento. Los sitios actuales toman información básica como autor, titulo, resumen, palabras claves y una descripción corta del articulo para realizar búsquedas. En este trabajo utilizamos un algoritmo para aprovechar el contenido de una base de conocimientos para mejorar la búsqueda de artículos de investigación en la web.

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