Aplicación de técnicas de clustering en la recuperación de información web:
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Gijón
Ed. Trea
2009
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| adam_text | índice general
1.
Introducción
................................................. 17
1.1.
Contenido
................................................ 19
2
Recuperación de información
.................................... 21
2.1.
Introducción
.............................................. 21
2.2.
El proceso de recuperación
................................... 24
2.3.
Modelos de recuperación de información
........................ 26
2.3.1.
Clasificación de los modelos de RI
[27]
2.4.
Modelos clásicos
.......................................... 28
2.4.1.
Modelo booleano
[29]
2.4.2.
Modelo vectorial
[30]
2.4.3.
Modelo
probabilistico
[37]
2.5.
Otros modelos
............................................ 40
2.5.1.
Modelo booleano extendido
[40]
2.5.2.
Modelo de indexación semántica latente
[42]
2.5.3.
Modelo basado en redes
neuronales [47]
2.5.4.
Modelo de los conjuntos difusos
[49]
2.5.5.
Modelo vectorial generalizado
[50]
2.6.
Evaluación de la recuperación
................................. 51
2.6.1.
Evaluación del rendimiento de la recuperación
[51]
3.
Recuperación de información en la Web
........................... 61
3.1.
Caracterización de la Web
................................... 61
3.2.
Problemas de la RI web
..................................... 63
3.3.
Herramientas para la RI web
................................. 64
3.3.1.
Motores de búsqueda
[65]
3.3.2.
Directorios
[78]
3.3.3.
Metabuscadores
[80]
4.
Clustering
................................................... 81
4.1.
Introducción
.............................................. 81
4.2.
Definición de
clustering
de documentos
......................... 85
4.3.
Técnicas de
clustering
o agrupamiento de documentos
.............. 87
4.3.1.
Estrategias particionales
[88]
[12]
APLICACION DE
TÉCNICAS DE
CLUSTERING EN LA
RECUPERACIÓN
DE
INFORMACIÓN
WEB
4.3.2.
Estrategias jerárquicas
[96]
4.3.3.
Algoritmos aplicados a la RI web
[100]
4.3.4.
Reducción de dimensiones
[102]
4.4.
Evaluación de
clustering
..................................... 103
4.4.1.
Medidas basadas en la distribución del
cluster
[103]
4.4.2.
Medidas de evaluación basadas en la conformación
de la clase
[104]
4.5.
Consideraciones
........................................... 107
5.
Experimentos
................................................. 109
5.1.
Introducción
.............................................. 109
5.2.
Definición del sistema
....................................... 110
5.3.
Diseño
e
implementáción
del sistema
........................... 116
5.4.
Algoritmos de
clustering
..................................... 127
5.4.1.
Herramienta CLUstering TOolkit
[127]
5.4.2.
Algoritmos seleccionados
[132]
5.5.
Diseño experimental
........................................ 135
5.5.1.
Entornos
[136]
5.5.2.
Consultas
[144]
5.5.3.
Sesión de usuario
[146]
5.6.
Resultados
............................................... 149
5.6.1.
Medidas de evaluación
[149]
5.6.2.
Efectividad en la recuperación
[150]
5.6.3.
Evaluación orientada a la experiencia del usuario
[155]
5.7.
Conclusiones
.............................................. 160
Apéndice A. Palabras vacías
........................................ 163
Apéndice B. Consultas
............................................ 166
Apéndice C. Cuestionario
.......................................... 168
Bibliografía
..................................................... 174
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