Recomendador cuantitativo basado en minería de texto y técnicas de procesamiento de lenguaje natural, para identificar la similitud de conceptos entre los documentos obtenidos de dos componentes de un mashup web educativo y el concepto del componente origen

Recomendador cuantitativo basado en minería de texto y técnicas de procesamiento de lenguaje natural, para identificar la similitud de conceptos entre los documentos obtenidos de dos componentes de un mashup web educativo y el concepto del componente origen

La presente investigación, plantea un modelo que permite optimizar las recomendaciones de textos en el desarrollo de los mashup web educativos. Se centra en la comparación de textos extraídos de diferentes servicios web. Estos son analizados con técnicas de minería de textos y procesamiento del leng...

Deskribapen osoa

Gorde:
Xehetasun bibliografikoak
Egile nagusia: Espinoza Guarango, Mayra Jadira (author)
Formatua: masterThesis
Hizkuntza:spa
Argitaratua: 2023
Gaiak:
MASHUP WEB EDUCATIVO
KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES-KDD
KNOWLEDGE DISCOVERY IN TEXTS-KDT
CRISP-DM
PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL-PLN
MODELO GENERATIVO LATENT DIRICHLET ALLOCATION-LDA
PROCESAMIENTO DE TEXTOS
LIMPIEZA DE TEXTOS
LENGUAJE PYTHON
MINERÍA DE TEXTOS
Sarrera elektronikoa:http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/13055
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