Clasificación automática de correos electrónicos

Autores
Fernandez, Juan M.; Cavasín, Nicolás; Rodriguez, Agustín; Errecalde, Marcelo
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El correo electrónico es una de las herramientas de comunicación asincrónica más extendidas en la actualidad, habiendo desplazado a los canales más clásicos de comunicación debido a su alta eficiencia, costo extremadamente bajo y compatibilidad con muchos tipos diferentes de información. En el último tiempo, con el objetivo de mejorar su uso y aprovechar a los correos electrónicos como fuente de conocimiento, se han aplicado diversas técnicas de aprendizaje automático a este tipo de información. En este sentido, existe un área particular del aprendizaje automático, denominada minería de textos, donde el conocimiento es generado a partir de la adopción de bases de datos exclusivamente textuales como fuente de datos. A su vez, el correo electrónico posee características particulares respecto de otros elementos de texto que hace que existan diferencias y problemáticas particulares entre la minería de textos tradicional y la minería de correos electrónicos, conocida como email mining. En este trabajo, se describen las acciones abordadas en el proyecto de investigación “Clasificación automática de correos electrónicos”, así como las líneas de I+D comprendidas en el mismo.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Correo Electrónico
Aprendizaje Automático
Minería de Datos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/120066
Acceder
id SEDICI_df61957a4709f5bae56084d55ddd4f34
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/120066
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Clasificación automática de correos electrónicosFernandez, Juan M.Cavasín, NicolásRodriguez, AgustínErrecalde, MarceloCiencias InformáticasCorreo ElectrónicoAprendizaje AutomáticoMinería de DatosEl correo electrónico es una de las herramientas de comunicación asincrónica más extendidas en la actualidad, habiendo desplazado a los canales más clásicos de comunicación debido a su alta eficiencia, costo extremadamente bajo y compatibilidad con muchos tipos diferentes de información. En el último tiempo, con el objetivo de mejorar su uso y aprovechar a los correos electrónicos como fuente de conocimiento, se han aplicado diversas técnicas de aprendizaje automático a este tipo de información. En este sentido, existe un área particular del aprendizaje automático, denominada minería de textos, donde el conocimiento es generado a partir de la adopción de bases de datos exclusivamente textuales como fuente de datos. A su vez, el correo electrónico posee características particulares respecto de otros elementos de texto que hace que existan diferencias y problemáticas particulares entre la minería de textos tradicional y la minería de correos electrónicos, conocida como <i>email mining</i>. En este trabajo, se describen las acciones abordadas en el proyecto de investigación “Clasificación automática de correos electrónicos”, así como las líneas de I+D comprendidas en el mismo.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informática2021-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf209-213http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120066spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-3-3info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-4-0info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119487info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119490info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:28:24Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/120066Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:28:24.675SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Clasificación automática de correos electrónicos
title Clasificación automática de correos electrónicos
spellingShingle Clasificación automática de correos electrónicos
Fernandez, Juan M.
Ciencias Informáticas
Correo Electrónico
Aprendizaje Automático
Minería de Datos
title_short Clasificación automática de correos electrónicos
title_full Clasificación automática de correos electrónicos
title_fullStr Clasificación automática de correos electrónicos
title_full_unstemmed Clasificación automática de correos electrónicos
title_sort Clasificación automática de correos electrónicos
dc.creator.none.fl_str_mv Fernandez, Juan M.
Cavasín, Nicolás
Rodriguez, Agustín
Errecalde, Marcelo
author Fernandez, Juan M.
author_facet Fernandez, Juan M.
Cavasín, Nicolás
Rodriguez, Agustín
Errecalde, Marcelo
author_role author
author2 Cavasín, Nicolás
Rodriguez, Agustín
Errecalde, Marcelo
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Correo Electrónico
Aprendizaje Automático
Minería de Datos
topic Ciencias Informáticas
Correo Electrónico
Aprendizaje Automático
Minería de Datos
dc.description.none.fl_txt_mv El correo electrónico es una de las herramientas de comunicación asincrónica más extendidas en la actualidad, habiendo desplazado a los canales más clásicos de comunicación debido a su alta eficiencia, costo extremadamente bajo y compatibilidad con muchos tipos diferentes de información. En el último tiempo, con el objetivo de mejorar su uso y aprovechar a los correos electrónicos como fuente de conocimiento, se han aplicado diversas técnicas de aprendizaje automático a este tipo de información. En este sentido, existe un área particular del aprendizaje automático, denominada minería de textos, donde el conocimiento es generado a partir de la adopción de bases de datos exclusivamente textuales como fuente de datos. A su vez, el correo electrónico posee características particulares respecto de otros elementos de texto que hace que existan diferencias y problemáticas particulares entre la minería de textos tradicional y la minería de correos electrónicos, conocida como <i>email mining</i>. En este trabajo, se describen las acciones abordadas en el proyecto de investigación “Clasificación automática de correos electrónicos”, así como las líneas de I+D comprendidas en el mismo.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description El correo electrónico es una de las herramientas de comunicación asincrónica más extendidas en la actualidad, habiendo desplazado a los canales más clásicos de comunicación debido a su alta eficiencia, costo extremadamente bajo y compatibilidad con muchos tipos diferentes de información. En el último tiempo, con el objetivo de mejorar su uso y aprovechar a los correos electrónicos como fuente de conocimiento, se han aplicado diversas técnicas de aprendizaje automático a este tipo de información. En este sentido, existe un área particular del aprendizaje automático, denominada minería de textos, donde el conocimiento es generado a partir de la adopción de bases de datos exclusivamente textuales como fuente de datos. A su vez, el correo electrónico posee características particulares respecto de otros elementos de texto que hace que existan diferencias y problemáticas particulares entre la minería de textos tradicional y la minería de correos electrónicos, conocida como <i>email mining</i>. En este trabajo, se describen las acciones abordadas en el proyecto de investigación “Clasificación automática de correos electrónicos”, así como las líneas de I+D comprendidas en el mismo.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-04
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/10915/120066
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120066
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-3-3
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-4-0
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119487
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119490
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
209-213
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_ 1844616162124496896
score 13.070432

Publicaciones similares