JSTOR: http://www.jstor.org/
Perseus Digital Library: http://www.perseus.tufts.edu/hopper/ Sobre grecia clásica.
Dublin core: <http://purl.oclc.org/metadata/dublin_core/> para estructurar y estandarizar datos descripivos.
http://bibeci.blogspot.com.ar/ Biblioteca de ciencias de la Información
http://books.google.com.ar/books?id=y1l9jYxMKZ0C&lpg=PA85&ots=PxFp4bW5lT&dq=plan%20de%20viviendas%2017%20de%20octubre&hl=es&pg=PA17#v=onepage&q&f=false
plan de viviendas
domingo, 30 de junio de 2013
martes, 4 de junio de 2013
Conceptos
Recuperación de la Información
La recuperación de información es aquella ciencia que se ocupa de la búsqueda de información en documentos, de la búsqueda de los mismos, en bases de datos y en aquellos documentos en donde se describa la información solicitada.
Esta ciencia requiere de la construcción de un vocabulario constituido por una serie de términos del lenguaje natural.
La recuperación de información es aquella ciencia que se ocupa de la búsqueda de información en documentos, de la búsqueda de los mismos, en bases de datos y en aquellos documentos en donde se describa la información solicitada.
Esta ciencia requiere de la construcción de un vocabulario constituido por una serie de términos del lenguaje natural.
lunes, 3 de junio de 2013
Historia
La idea del uso de computadoras para la búsqueda de trozos relevantes de información se popularizó a raíz de un artículo As We May Think de Vannevar Bush en el año 1945.
Artículo "As We May Think"
Hacia finales de los años 50 y
comienzos de los 60, se dio inicio a otra época, cuya característica
está enfocada en experimentos que se hacen en torno a
la Recuperación de Informacion, construyendo los primeros
Sistemas de Informacion a gran escala. Un hito muy importante en esta
época, y que claramente marcó el desarrollo del concepto, fue la
celebración en Washington, en 1958, de la Conferencia Internacional
sobre Informacion Científica,que posiblemente marcara el
comienzo de la Recuperación de Información tal como la podemos
evidenciar hoy día.
En los años 70, comenzará la época de la madurez
de la Recuperación de Informacion, teniendo que las dos características
principales de esta época son:
• El nacimiento y
posicionamiento de la Información Online, haciendo
provecho de los primeros Sistemas de Recuperación de Información, y
• Refinamiento de las ideas y
modelos estadísticos experimentados en años anteriores y su consolidación básicamente en dos modelos: los Modelos Vectoriales y los
Modelos Probalísticos.
La etapa comprendida entre los anos de 1980 y 1990, se
caracteriza por la rápida expansión de internet, la
aparición de softwares más sofisticados para la Recuperación de
Información, y la aparición de las Bases de Datos en CD-Rom. En esta
época se da un giro en lo que al concepto se refiere, ahora centrado en el usuario como pieza clave en la Recuperación de
Información.
Computadora de 1981:
La etapa comprendida entre
1990 y 2000, se
caracteriza por la aparición de las computadoras personales; el desarrollo de motores de búsqueda, que buscan facilitar el acceso al usuario final
y favorecer la interacción entre el usuario y el sistema.
Computadora personal de 1990:
En el año 2000
hasta el 2010, evolución informática, las computadoras evolucionaron con mayor capacidad, menor tamaño. Las unidades de información
empezaron a hacer parte de esta evolución, poniendo al servicio de los
usuarios muchos de los documentos de sus colecciones. Otra de las características, es la facilidad de
búsqueda, la interfaces de fácil uso, que prácticamente adivinan o por
lo menos se acercan a lo que se está buscando, han hecho que sea más
compleja la Recuperación de Información.Computadora personal de 1990:
Computadora del 2000:
Historia de sistemas de información:
domingo, 2 de junio de 2013
La problemática de la recuperación de la información
El problema de la RI es estudiado desde: el computacional y el humano.
El computacional tiene que ver con la construcción de estructuras de datos y algoritmos eficientes que mejores la calidad de las respuestas.
El humano tiene que ver con el estudio del comportamiento y de las necesidades de los usuarios.
Vista la recuperación de información desde un nivel de abstracción, se puede establecer que:
El computacional tiene que ver con la construcción de estructuras de datos y algoritmos eficientes que mejores la calidad de las respuestas.
Vista la recuperación de información desde un nivel de abstracción, se puede establecer que:
- Existe una colección de documentos que contienen información de interés (sobre uno o varios temas)
- Existen usuarios con necesidades de información, quienes plantean al SRI en forma de una consulta (query).
- Como respuesta el sistema devuelva referencias a documentos relevantes.
viernes, 31 de mayo de 2013
Relevancia
La relevancia en un documento está dada en función a cuando éste satisface una necesidad de información, por medio de una consulta. Un documento es relevante cuando la información que este posee es significativa o de importancia para el usuario.
Bibliografía: Martínez Méndez, F. J. (2004). Recuperación de información: modelos, sistemas y evaluación. Murcia: KIOSKO JMC.
Bibliografía: Martínez Méndez, F. J. (2004). Recuperación de información: modelos, sistemas y evaluación. Murcia: KIOSKO JMC.
jueves, 30 de mayo de 2013
Modelos de recuperación de la información
Un modelo es una representación abstracta de un proceso de RI. Desde una necesidad de información y una colección de documentos, el modelo intentará predecir si un documento puede ser considerado relevante o no, y en qué grado.
La principal clasificación para los modelos de RI es la siguiente:
Modelo clásicos: modelos probabilísticos, booleano y vectorial.
Modelos estructurales: entre los que se destacan listas no sobrepuestas y el método de los nodos proximales.
Modelo Booleano: modelo de recuperación simple, basado en la teoría de conjuntos y el álgebra booleana. Su estrategia de recuperación está basada en un criterio de decisión binario (pertinente y no pertinente), sin ninguna noción de escala de medida, sin noción de un emparejamiento parcial en las condiciones de preguntas. Las consultas se expresan mediante:
AND: intersección de conjuntos.
OR: unión de conjuntos.
NOT: complementario de un conjunto.
Es un modelo muy sencillo, fácil de implementar y formalizar, por eso es el más utilizado por los SRI.
Las principales desventajas de este modelo se centra en su excesiva rigidez. No es posible ordenar los resultados obtenidos y tampoco tiene en cuenta el número de cláusulas verificadas en una consulta de tipo OR.
Modelo Vectorial: este modelo propone un marco en el que es posible el emparejamiento parcial, asignando pesos no binarios a los términos índices de las preguntas y de los documentos. Estos pesos de los términos se usan para computar el grado de similitud entre cada documento guardado en el sistema y la pregunta del usuario.
Los documentos recuperados son ordenados en orden decreciente al grado de similitud, tomando en consideración documentos que sólo se emparejan parcialmente con la pregunta, así el conjunto de respuestas con los documentos alineados es mucho más preciso que el conjunto recuperado por el modelo booleano. La mayoría de los motores de búsqueda lo implementan como estructura de datos.
Modelo Probabilístico: Se basa en la equiparación probabilística, dados un documento y una pregunta, es posible calcular la probabilidad de que ese documento sea relevante para esa pregunta. La base principal de su funcionamiento es el cálculo de probabilidad de un documento de ser relevante a una pregunta dada. Debemos considerar la posibilidad de que un documento sea relevante o no, dado que ya haya sido seleccionado.
Los resultados no son mejores que los obtenidos por el modelo booleano y vectorial.
Bibliografía
Gracía Broncano, R. (s./f.). Recuperación y organización de la información. Modelos de recuperación.
Cacheda, F. (2009). Introducción a los modelos clásicos de Recuperación de Información. Revista General de Información Y Documentación, 18, 365-374.
Recuperado de http://revistas.ucm.es/index.php/RGID/article/view/RGID0808110365A/9331
La principal clasificación para los modelos de RI es la siguiente:
Modelo clásicos: modelos probabilísticos, booleano y vectorial.
Modelos estructurales: entre los que se destacan listas no sobrepuestas y el método de los nodos proximales.
Modelo Booleano: modelo de recuperación simple, basado en la teoría de conjuntos y el álgebra booleana. Su estrategia de recuperación está basada en un criterio de decisión binario (pertinente y no pertinente), sin ninguna noción de escala de medida, sin noción de un emparejamiento parcial en las condiciones de preguntas. Las consultas se expresan mediante:
AND: intersección de conjuntos.
OR: unión de conjuntos.
NOT: complementario de un conjunto.
Es un modelo muy sencillo, fácil de implementar y formalizar, por eso es el más utilizado por los SRI.
Las principales desventajas de este modelo se centra en su excesiva rigidez. No es posible ordenar los resultados obtenidos y tampoco tiene en cuenta el número de cláusulas verificadas en una consulta de tipo OR.
Modelo Vectorial: este modelo propone un marco en el que es posible el emparejamiento parcial, asignando pesos no binarios a los términos índices de las preguntas y de los documentos. Estos pesos de los términos se usan para computar el grado de similitud entre cada documento guardado en el sistema y la pregunta del usuario.
Los documentos recuperados son ordenados en orden decreciente al grado de similitud, tomando en consideración documentos que sólo se emparejan parcialmente con la pregunta, así el conjunto de respuestas con los documentos alineados es mucho más preciso que el conjunto recuperado por el modelo booleano. La mayoría de los motores de búsqueda lo implementan como estructura de datos.
Modelo Probabilístico: Se basa en la equiparación probabilística, dados un documento y una pregunta, es posible calcular la probabilidad de que ese documento sea relevante para esa pregunta. La base principal de su funcionamiento es el cálculo de probabilidad de un documento de ser relevante a una pregunta dada. Debemos considerar la posibilidad de que un documento sea relevante o no, dado que ya haya sido seleccionado.
Los resultados no son mejores que los obtenidos por el modelo booleano y vectorial.
Bibliografía
Gracía Broncano, R. (s./f.). Recuperación y organización de la información. Modelos de recuperación.
Cacheda, F. (2009). Introducción a los modelos clásicos de Recuperación de Información. Revista General de Información Y Documentación, 18, 365-374.
Recuperado de http://revistas.ucm.es/index.php/RGID/article/view/RGID0808110365A/9331
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