Computación Evolutiva como Soporte en Minería de Datos y Texto
Casos de estudio: Selección de Características y Recuperación Temática de Información
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La obtención de información a partir de grandes conjuntos de datos o de grandes conjuntos de documentos de texto es una tarea compleja que involucra varias etapas. Dicha tarea es conocida comunmente con el nombre de minería de información. Dado que los avances tecnológicos han dado lugar a la acumulación de sustanciosas cantidades de información en formato digital, la minería de información se ha vuelto una etapa indispensable en la que es necesario involucrar diferentes técnicas informáticas. En particular, las técnicas de computación evolutiva resultan sumamente adecuadas para p...
La obtención de información a partir de grandes conjuntos de datos o de grandes conjuntos de documentos de texto es una tarea compleja que involucra varias etapas. Dicha tarea es conocida comunmente con el nombre de minería de información. Dado que los avances tecnológicos han dado lugar a la acumulación de sustanciosas cantidades de información en formato digital, la minería de información se ha vuelto una etapa indispensable en la que es necesario involucrar diferentes técnicas informáticas. En particular, las técnicas de computación evolutiva resultan sumamente adecuadas para problemas de optimización duros, como los que surgen de las etapas que implican optimización y búsqueda dentro de estos grandes espacios. A lo largo de este texto se estudia el uso de algunas herramientas evolutivas mono- y multi-objetivo como un soporte para dos de las conocidas subáreas de la minería de información: selección de características y recuperación de información basada en un tópico de interés
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