Aplicación de redes neuronales al filtrado de documentos

Autores
Gómez, Sergio Alejandro; Lanzarini, Laura Cristina
Año de publicación
2001
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El gran volumen de información disponible en formato electrónico supera ampliamente la capacidad de los usuarios, en lo que se refiere a procesamiento y acceso de información relevante. La rama de los agentes inteligentes tiene como uno de sus objetivos brindar a los usuarios la ayuda necesaria para que puedan encontrar la información que buscan. Dichos agentes son capaces de “aprender” las preferencias de un usuario a través de la adquisición de perfiles de filtrado por medio de técnicas de machine learning. Dado que cada documento puede ser caracterizado mediante un conjunto de patrones, es factible utilizar redes neuronales para determinar el perfil del usuario. Esta elección se basa en la capacidad discriminante de las redes neuronales y su amplia tolerancia al ruido en la información de entrada. Esta línea de investigación busca estudiar y desarrollar arquitecturas de redes neuronales aplicadas al reconocimiento de patrones en documentos de texto.
Eje: Inteligencia Computacional - Metaheurísticas
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Agentes inteligentes
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Neural nets
Algoritmos de clustering
Filtrado de documentos
Intelligent agents
Clustering
Redes neuronales
Algorithms
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21652
Acceder
id SEDICI_b170e700f11f6de7f5366e681676c0ba
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21652
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Aplicación de redes neuronales al filtrado de documentosGómez, Sergio AlejandroLanzarini, Laura CristinaCiencias InformáticasAgentes inteligentesARTIFICIAL INTELLIGENCENeural netsAlgoritmos de clusteringFiltrado de documentosIntelligent agentsClusteringRedes neuronalesAlgorithmsEl gran volumen de información disponible en formato electrónico supera ampliamente la capacidad de los usuarios, en lo que se refiere a procesamiento y acceso de información relevante. La rama de los agentes inteligentes tiene como uno de sus objetivos brindar a los usuarios la ayuda necesaria para que puedan encontrar la información que buscan. Dichos agentes son capaces de “aprender” las preferencias de un usuario a través de la adquisición de perfiles de filtrado por medio de técnicas de machine learning. Dado que cada documento puede ser caracterizado mediante un conjunto de patrones, es factible utilizar redes neuronales para determinar el perfil del usuario. Esta elección se basa en la capacidad discriminante de las redes neuronales y su amplia tolerancia al ruido en la información de entrada. Esta línea de investigación busca estudiar y desarrollar arquitecturas de redes neuronales aplicadas al reconocimiento de patrones en documentos de texto.Eje: Inteligencia Computacional - MetaheurísticasRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2001-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21652spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:54:43Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21652Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:54:43.293SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Aplicación de redes neuronales al filtrado de documentos
title Aplicación de redes neuronales al filtrado de documentos
spellingShingle Aplicación de redes neuronales al filtrado de documentos
Gómez, Sergio Alejandro
Ciencias Informáticas
Agentes inteligentes
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Neural nets
Algoritmos de clustering
Filtrado de documentos
Intelligent agents
Clustering
Redes neuronales
Algorithms
title_short Aplicación de redes neuronales al filtrado de documentos
title_full Aplicación de redes neuronales al filtrado de documentos
title_fullStr Aplicación de redes neuronales al filtrado de documentos
title_full_unstemmed Aplicación de redes neuronales al filtrado de documentos
title_sort Aplicación de redes neuronales al filtrado de documentos
dc.creator.none.fl_str_mv Gómez, Sergio Alejandro
Lanzarini, Laura Cristina
author Gómez, Sergio Alejandro
author_facet Gómez, Sergio Alejandro
Lanzarini, Laura Cristina
author_role author
author2 Lanzarini, Laura Cristina
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Agentes inteligentes
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Neural nets
Algoritmos de clustering
Filtrado de documentos
Intelligent agents
Clustering
Redes neuronales
Algorithms
topic Ciencias Informáticas
Agentes inteligentes
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Neural nets
Algoritmos de clustering
Filtrado de documentos
Intelligent agents
Clustering
Redes neuronales
Algorithms
dc.description.none.fl_txt_mv El gran volumen de información disponible en formato electrónico supera ampliamente la capacidad de los usuarios, en lo que se refiere a procesamiento y acceso de información relevante. La rama de los agentes inteligentes tiene como uno de sus objetivos brindar a los usuarios la ayuda necesaria para que puedan encontrar la información que buscan. Dichos agentes son capaces de “aprender” las preferencias de un usuario a través de la adquisición de perfiles de filtrado por medio de técnicas de machine learning. Dado que cada documento puede ser caracterizado mediante un conjunto de patrones, es factible utilizar redes neuronales para determinar el perfil del usuario. Esta elección se basa en la capacidad discriminante de las redes neuronales y su amplia tolerancia al ruido en la información de entrada. Esta línea de investigación busca estudiar y desarrollar arquitecturas de redes neuronales aplicadas al reconocimiento de patrones en documentos de texto.
Eje: Inteligencia Computacional - Metaheurísticas
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description El gran volumen de información disponible en formato electrónico supera ampliamente la capacidad de los usuarios, en lo que se refiere a procesamiento y acceso de información relevante. La rama de los agentes inteligentes tiene como uno de sus objetivos brindar a los usuarios la ayuda necesaria para que puedan encontrar la información que buscan. Dichos agentes son capaces de “aprender” las preferencias de un usuario a través de la adquisición de perfiles de filtrado por medio de técnicas de machine learning. Dado que cada documento puede ser caracterizado mediante un conjunto de patrones, es factible utilizar redes neuronales para determinar el perfil del usuario. Esta elección se basa en la capacidad discriminante de las redes neuronales y su amplia tolerancia al ruido en la información de entrada. Esta línea de investigación busca estudiar y desarrollar arquitecturas de redes neuronales aplicadas al reconocimiento de patrones en documentos de texto.
publishDate 2001
dc.date.none.fl_str_mv 2001-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21652
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21652
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615805126311936
score 13.069144

Publicaciones similares