Detecting similar areas of knowledge using semantic and data mining technologies

La búsqueda de publicaciones científicas en línea es una tarea esencial para investigadores que trabajan en un determinado tema. Sin embargo, la gran cantidad de publicaciones científicas que se encuentran en la web convierte el proceso de encontrar una publicación en una tarea muy difícil y aún más...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Sumba Orellana, Freddy Fernando, Sumba Toral, Francisco Xavier
Other Authors: Saquicela Galarza, Víctor Hugo
Format: Thesis
Language:eng
Published: 2016
Subjects:
Online Access:http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/25500
Description
Summary:La búsqueda de publicaciones científicas en línea es una tarea esencial para investigadores que trabajan en un determinado tema. Sin embargo, la gran cantidad de publicaciones científicas que se encuentran en la web convierte el proceso de encontrar una publicación en una tarea muy difícil y aún más complicado es la localización de investigadores interesados en colaborar en un tema específico o la revisión de literatura. En este trabajo, se propone una arquitectura novedosa para unir varias fuentes bibliográficas, con el objetivo de identificar áreas similares de investigación y redes potenciales de colaboración, a través de una combinación de ontologías, vocabularios y principios de datos enlazados para obtener un modelo común y enriquecido de datos. Además, se implementa un prototipo para proporcionar un repositorio centralizado con fuentes bibliográficas y encontrar áreas de conocimiento similares usando técnicas de minería de datos en el ámbito de la comunidad de investigadores ecuatorianos.