Aplicación de algoritmos no supervisados para la detección de tópicos de investigación

Autores
González, Claudia M.; Varela, Sebastián; Miguel, Sandra
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En el trabajo se realiza un estudio exploratorio sobre la aplicación de algoritmos no supervisados basados en agrupamientos (clustering) y probabilidades para la detección de tópicos de investigación. El estudio se realiza usando un corpus bibliográfico sobre Ciencias Sociales de la base de datos Scopus para el periodo 2010- 2015. Se muestran los resultados obtenidos aplicando la técnica de clustering basado en k-means y el modelado de tópicos usando Latent Dirichlet Allocation (LDA).
Mesa 3: Métricas de información científica y tecnológica
Departamento de Bibliotecología
Materia
Bibliotecología
modelado de tópicos
Bibliometría
clustering
Latent Drichlet Allocation (LDA)
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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