Minería de datos sobre streams de redes sociales, una herramienta al servicio de la Bibliotecología
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ArticlePublication details: ref_localidad@NULL : , 2015Description: 1 archivo (140,7 kB)Subject(s): Online resources: Summary: Los sistemas de soporte al trabajo colaborativo son herramientas valiosas en contextos en los cuales se requiere la participación de un grupo de personas para llevar a cabo una determinada tarea. Uno de estos contextos es la Bibliotecología, Archivística y Documentación. Las interacciones entre los usuarios y profesionales de esta área, mediante el uso de herramientas tales como Twitter, Facebook, fuentes RSS y blogs, generan grandes flujos de datos (streams) no estructurados. Estos streams pueden ser estudiados para analizar aspectos tales como influencia, relaciones de cercanía, opinión y generación de recomendaciones, logrando de esta forma que las bibliotecas obtengan otros beneficios del uso de las tecnologías de información y comunicación. Desde la perspectiva de la minería de datos, el procesamiento de estos streams plantea importantes desafíos. El uso de algoritmos de minería en este contexto, implica que en estos se deban considerar aspectos como la adaptación a la alta velocidad en que llegan los datos, la diversidad de las fuentes de datos y su estructura, la variabilidad de los datos en el tiempo y el trabajo sin restricciones de memoria. Este artículo revisa el estado del arte en lo referente a algoritmos de minería de datos sobre streams originados en redes sociales, específicamente, Facebook y Twitter. Se presenta una revisión de las técnicas más representativas de clasificación y agrupa- miento, y de cómo cada una de ellas aporta al descubrimiento de conocimiento en el área de la Bibliotecología. Para concluir se presentan algunos de los problemas que son objeto de investigación activa.
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Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
Los sistemas de soporte al trabajo colaborativo son herramientas valiosas en contextos en los cuales se requiere la participación de un grupo de personas para llevar a cabo una determinada tarea. Uno de estos contextos es la Bibliotecología, Archivística y Documentación. Las interacciones entre los usuarios y profesionales de esta área, mediante el uso de herramientas tales como Twitter, Facebook, fuentes RSS y blogs, generan grandes flujos de datos (streams) no estructurados. Estos streams pueden ser estudiados para analizar aspectos tales como influencia, relaciones de cercanía, opinión y generación de recomendaciones, logrando de esta forma que las bibliotecas obtengan otros beneficios del uso de las tecnologías de información y comunicación. Desde la perspectiva de la minería de datos, el procesamiento de estos streams plantea importantes desafíos. El uso de algoritmos de minería en este contexto, implica que en estos se deban considerar aspectos como la adaptación a la alta velocidad en que llegan los datos, la diversidad de las fuentes de datos y su estructura, la variabilidad de los datos en el tiempo y el trabajo sin restricciones de memoria. Este artículo revisa el estado del arte en lo referente a algoritmos de minería de datos sobre streams originados en redes sociales, específicamente, Facebook y Twitter. Se presenta una revisión de las técnicas más representativas de clasificación y agrupa- miento, y de cómo cada una de ellas aporta al descubrimiento de conocimiento en el área de la Bibliotecología. Para concluir se presentan algunos de los problemas que son objeto de investigación activa.
Información, cultura y sociedad, 2015(33), pp. 63-74.
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