Clustering Paralelo en Sistemas de Recuperación de Información
Algoritmos de Clustering Paralelos en Sistemas de Recuperación de Información Distribuidos
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La información es útil si cuando se necesita está disponible y se puede hacer uso de ella. La disponibilidad se da fácilmente cuando la información está bien estructurada y ordenada, y además, no es muy extensa. Situación ésta poco común, se tiende a que la cantidad de información ofrecida crezca de forma desmesurada, que esté desestructurada y que no presente un orden claro. Además, la información tiende a presentarse distribuida de forma natural. Por todo ello se hace clara la utilidad, e incluso la necesidad, de buenos sistemas de recuperación de información (SRI). El princi...
La información es útil si cuando se necesita está disponible y se puede hacer uso de ella. La disponibilidad se da fácilmente cuando la información está bien estructurada y ordenada, y además, no es muy extensa. Situación ésta poco común, se tiende a que la cantidad de información ofrecida crezca de forma desmesurada, que esté desestructurada y que no presente un orden claro. Además, la información tiende a presentarse distribuida de forma natural. Por todo ello se hace clara la utilidad, e incluso la necesidad, de buenos sistemas de recuperación de información (SRI). El principal objetivo de los SRI es proporcionar los documentos relevantes y omitir el resto ante una consulta. Se abordan algunos de lo problemas más destacables de los SRI, la polisemia y la sinonimia, las palabras relacionadas y en la enormidad de la información a manejar. Y se analizan y estudian las fases de desarrollo de los SRI: preprocesamiento, modelización (concretamente el modelo vectorial y su clustering) y evaluación.
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