Organización automática de documentos mediante técnicas de análisis de redes
-
1
Universidad de Salamanca
info
ISSN: 1135-3716
Datum der Publikation: 2017
Ausgabe: 23
Nummer: 2
Seiten: 25-36
Art: Artikel
Andere Publikationen in: Scire: Representación y organización del conocimiento
Zusammenfassung
La organización automática de documentos permite conocer la estructura temática de grandes colecciones documentales. En este trabajo se plantea modelar la colección de documentos mediante una red o grafo de nodo y enlaces y aplicar técnicas de Análisis de Redes Sociales. Se describe un experimento llevado a cabo con una colección de noticias de prensa, analizando la estructura temática resultante tras aplicar técnicas de detección de comunidades de nodos en dos niveles de agrupamiento. Los resultados parecen bastante prometedores, planteando como trabajo futuro la implementación y comparación de diferentes algoritmos de detección de comunidades.
Bibliographische Referenzen
- Aggarwal, C. C. y Zhai, C. (2012). A survey of text clustering algorithms. // Aggarwal y Zhai, eds.: Mining Text Data. Springer US: Boston MA. 77-128
- Ares Brea, M.E.; Parapar López, J.; Barreiro García, A. (2011). Agrupamiento Documental. // Cacheda Seijo, F.; Fernández Luna, J. M.; Huete Guadix, J. F. Eds. (2011). Recuperación de Información: Un enfoque práctico y multidisciplinar. Madrid; Ra-Ma, 2011. 392-416.
- Arun, R.; Suresh, V.; Veni Madhavan, C. E.; Narasimha Murthy, M. N.; Zaki, M. J.; Yu, J. X.; Ravindran, B.; Pudi, V. (2010). On Finding the Natural Number of Topics with Latent Dirichlet Allocation: Some Observations. // Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 14th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2010. Hyderabad, India. 391-402. .http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-13657-3_4 3 (2017-01-12).
- Blei, D., Ng, A.; Jordan, M. (2003). Latent dirichlet allocation. // The Journal of Machine Learning Research. 3, 9931022.
- Baharudin, B.; Lee, L. H.; Khan, K. (2010). A review of machine learning algorithms for text-documents classification. // Journal of Advances in Information Technology. 1:1, 4–20.
- Bohlin, L.; Edler, D.; Lancichinetti, A.; Rosvall, M. (2014). Community detection and visualization of networks with the map equation framework. // Measuring Scholarly Impact. Springer International Publishing. 3-34.
- Campos Ibáñez, L. M.; Romero López, A. E. (2011). Clasificación documental. // Cacheda Seijo, F.; Fernández Luna, J.M. ; Huete Guadix, J.F. Eds. (2011). Recuperación de Información: un enfoque práctico y multidisciplinar. Madrid; Ra-Ma, 2011. 359-392.
- Edler, D.; Rosvall, M. (2015). The infomap software package. http://www.mapequation.org/code.html (2017-02-16).
- Eyheramendy, S.; Lewis, D. D.; Madigan, D. (2003). On the naive bayes model for text categorization. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.20.4949 (2017-02-16).
- Figuerola, C. G. (2013). Clasificación automática de documentos: Un caso práctico. http://grulla.usal.es/figuerola2013clasificacion.pdf (2017-02-16).
- Figuerola, C. G.; Quintanilla Fisac, M. A.; et al. (2017): Sistema de Indicadores para el SCSC (Spanish Corpus of Scientific Culture). http://grulla.usal.es/figuerola2017sistema.pdf (2017-03-28).
- Figuerola, G. C.; García Marco, F. J.; Pinto, M. (2017). Mapping the evolution of libray and information science (19782014) using topic modeling on LISA. Scientometrics. 11:23, 1507-1535.
- Griffiths, T. L.; Steyvers, M. (2004). Finding scientific topics. // Proceedings of the National Academy of Sciences. 101:1, 5228-5235.
- Groves, T; Figuerola, C. G.; Quintanilla, M. A (2015). Ten years of science news: a longitudinal analysis of scientific culture in the Spanish digital press. Public Understanding of Science. 25:6, 691-705. https://gredos.usal.es/jspui/ handle/10366/127539 (2017-02-16)
- Jain, A. K. (2010). Data clustering: 50 years beyond K-means. // Pattern recognition letters. 31:8, 651-666. http://www.ppgia.pucpr.br/~fabricio/ftp/Roges/JainClustering_PRL10.pdf (2017-02-18)
- Joachims, T. (1998, April). Text categorization with support vector machines: Learning with many relevant features. // European conference on machine learning (pp. 137-142). Springer Berlin Heidelberg. https://eldorado.tudortmund.de/bitstream/2003/2595/1/report23_ps.pdf (2017-02-16).
- Joachims T. (2002) Learning to Classify Text Using Support Vector Machines – Methods, Theory and Algorithms. Boston, MA: Kluwer Academic Publishers.
- Kim, S. B., Han, K. S., Rim, H. C., & Myaeng, S. H. (2006). Some effective techniques for naive bayes text classification. // IEEE transactions on knowledge and data engineering. 18:11, 1457-1466. http://ir.kaist.ac.kr/papers/20 06/some%20effective%20techniques%20for%20naive% 20bayes%20text%20classification.pdf (2017-02-16).
- Hidayat, E. Y.; Firdausillah, F.; Hastuti, K.; Dewi, I. N.; Azhari, A. (2015). Automatic Text Summarization Using Latent Drichlet Allocation (LDA) for Document Clustering. // International Journal of Advances in Intelligent Informatics, 1:3, 132-139.
- Lancichinetti, A.; Fortunato, S. (2009). Community detection algorithms: A comparative analysis. // Physical Review E. 80:5. http://arxiv.org/pdf/0908.1062v2.pdf (2017-02-18)
- Langley, P.; Iba, W.; Thompson, K. (1992). An analysis of bayesian classifiers. // Proceedings of National Conference on Artificial Intelligence. San Antonio, CA: AAAI Press andMIT Press. 223–228
- Lee, C.; Cunningham, P. (2014) Community detection: Effective on large social networks. // Journal of Complex Networks. 2:1, 19–37. http://comnet.oxfordjournals.org/content/2/1/19.full.pdf+html (2017-02-18)
- Leydesdorff, L. (2008). On the normalization and visualization of author co-citation data: Salton's Cosine versus the Jaccard index. // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 59:1, 77-85.
- Martin, S.; Brown, M.W.; Klavans, R.; Boyack K.W.(2011). OpenOrd: an open-source toolbox for large graph layout. // Proc. SPIE 7868, Visualization and Data Analysis 2011. doi:10.1117/12.871402
- Martin-Pozuelo Campillos, M. P. (1996). La construcción teórica en archivística: el principio de procedencia. Madrid: Universidad Carlos III de Madrid.
- McCallum, A.; Nigam, K. (1998) A comparison of event models for naive bayes text classification. // AAAI-98 workshop on learning for text categorization. 41-48. http://www.kamalnigam.com/papers/multinomial-aaaiws 98.pdf (2016-12-14)
- Otte, E.; Rousseau, R. (2002). Social network analysis: a powerful strategy, also for the information sciences. // Journal of information Science. 28:6, 441-453. .http://www.academia.edu/download/42254790/Social_N etwork_Analysis_A_Powerful_Strat20160206-25456-1pc 1lcl.pdf (2017-02-18)
- Plantié, M. ; Crampes, M. (2013) Survey on social community detection. // Social media retrieval, 65–85. http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/80/42/34/PDF/Survey-on-SocialCommunity-Detection-V2.pdf (2017-02-18)
- Pons, P.; Latapy, M. (2005). Computing communities in large networks using random walks. // Computer and information sciences (ISCIS) 284–293. http://arxiv.org/abs/physics/0512106 (2017-02-18)
- Rendón, E.; Abundez, I.; Arizmendi, A.; Quiroz, E. (2011). Internal versus external cluster validation indexes. // International Journal of computers and communications. 5:1, 27-34.
- Rosvall, M.; Axelsson, D.; Bergstrom, C. (2009). The map equation. // European Physical Journal Special Topics. 178, 13–23.
- Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: a Graphical Aid to the Interpretation and Validation of Cluster Analysis. Computational and Applied Mathematics. 20, 53–65. doi:10.1016/0377-0427(87)90125-7.
- Salton, G.; McGill, M.J. (1983) Introduction to Modern Information Retrieval. New York, NY: McGraw-Hill.
- Scott, J. (2013). Social network analysis. Thousand Oaks, CA, US: Sage Publications, Inc
- Shawn, G.; Milligan, I. (2012).Review of MALLET, produced by Andrew Kachites McCallum. // Journal of Digital Humanities, 2:1. http://journalofdigitalhumanities.org/2-1/review-mallet-by-ian-milligan-and-shawn-graham/ (201703-15)
- Yang, Y. (1999). An evaluation of statistical approaches to text categorization. // Information retrieval. 1:1-2, 69-90.