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Métodos y Herramientas Computacionales para el Análisis y la Visualización Informétrica




Enviado por Pablo Turmero



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    Problemática
    La cantidad de datos que se genera y almacena hoy en día en cualquier área de conocimiento es tan vasta, que rebasa las capacidades de asimilación de cualquier ser humano.
    Este hecho ha ocasionado el nacimiento de nuevas disciplinas como la denominada “Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos” (KDD), que se enfoca en la extracción de información a partir del procesamiento de grandes cantidades de datos.

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    Motivación
    Frente a este escenario, resulta apremiante contar con métodos y herramientas computacionales capaces de analizar de forma automática y eficiente la gran cantidad de información acumulada en cualquier disciplina.

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    Objetivo
    Investigar técnicas y algoritmos de la inteligencia computacional para basar en ellos el desarrollo de sistemas de software que faciliten el análisis de información y descubrimiento de conocimiento en grandes bases de datos. Particularmente se investigarán técnicas que permitan la visualización automática de información digital.

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    Objetivos Específicos
    Investigar técnicas y algoritmos de la inteligencia computacional que permitan la visualización automática de información digital.
    Diseñar metodologías, de análisis de información, basadas en técnicas de la inteligencia computacional.
    Diseñar y desarrollar prototipos de software que implementen las metodologías planteadas.

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    Antecedentes
    Desarrollo de la Metodología ViBlioSOM.
    Aplicación de técnicas de Minería de Textos
    Diseño e implementación de algoritmos que construyen redes Bayesianas a partir de datos
    Aplicaciones de redes Bayesianas en diferentes dominios: medicina, bioinformática y educación

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    Metodología ViBlioSOM
    Está basada en la utilización secuencial de una colección de sistemas de software que sirven para el procesamiento y análisis inteligente de datos de carácter cienciométrico, mediante el uso de redes neuronales del tipo SOM.

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    Base de Ficheros “PubMed”
    La fuente de datos es la base de datos MedLine de la Biblioteca Nacional de Medicina de los Estados Unidos (National Library of Medice, NLM).

    MedLine:
    Gratuita.
    Contiene más de 14 millones de registros.
    Recupera referencias bibliográficas de más de 4,500 revistas médicas desde el año de 1966.

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    MeSH Vocabulary
    La ontología MeSH Vocabulary consta de aproximadamente
    23, 000 conceptos.

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    Penetración de las Matemáticas en la Biomedicina
    Proporción de documentos indexados con algún término perteneciente a Mathematics (Total de documentos 1,109,035 )

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    Visualización e interpretación de resultados arrojados por la red neuronal
    Mapas de componentes

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