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...

• 第一著者: Espinoza Guarango, Mayra Jadira (author)
• フォーマット: masterThesis
• 言語: spa
• 出版事項: 2023
• 主題: 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
• オンライン･アクセス: http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/13055