Periodo académico 2019-1S
Actividad | Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor/Tutor |
---|
No existen datos de grupos de esta asignatura, en este plan de estudios.
Ante el problema de los grandes volúmenes de información se plantea la necesidad de nuevas técnicas y herramientas para un análisis inteligente y automático de la información. La extracción de conocimiento a partir datos se basa en técnicas inductivas y de aprendizaje automático y su uso se ha generalizado a diferentes áreas, desde la tradicional extracción de modelos a partir de bases de datos (minería de datos), hasta ámbitos relativamente más novedosos como la combinación de modelos y decisiones, la minería web, los sistemas recomendadores, y otras áreas.
El objetivo principal de este curso es presentar las técnicas y métodos para la extracción de conocimiento, e información, desde textos en particular y la web en general.
Tema 1. Conceptos Básicos de Recuperación de la Información
Tema 2. Extracción de Conocimiento a partir de Documentos No Estructurados (Web Content Mining).
Tema 3. Extracción de Conocimiento a partir de la Estructura (Web Structure Mining).
Tema 4. Extracción de Conocimiento a partir de Patrones de Uso (Web Usage Mining).
Tema 5. Personalización, Recomendación y Asistentes (Web) ‘Inteligentes’
Aspectos a evaluar:
* Identificación y apropiación XXXX
* Conocimiento y apropiación de XXXXX
*Adquisición y aplicación de los aspectos metodológicos para el
desarrollo de XXXX
*Conocimiento y aplicación de los aspectos metodológicos para la generación de XXXX
*Capacidad de proponer y desarrollar proyectos donde se produzca y explote XXX
Calificaciones:
● 20 % Lecturas
● 30 % Proyecto 1
● 30 % Proyecto 2
● 20% Talleres
Bibliografia:
1. Aggarwal, Charu C., Han, Jiawei (Eds.) Frequent Pattern Mining. Springer Verlag. 2014.
2. Manning, D., Raghavan, P. and Schütze, H. Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
3. Liu, Bing. Web Data Mining Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. Springer Verlag. 2011.
4. hakrabarti, S. Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data 1st Edition. Morgan Kauffman Publishers. 2003.
5. Sakurai S. Theory and Applications for Advanced Text Mining. InTech. 2011. http://www.intechopen.com/books/theory-and-applications-for-advanced-text-mining
6.Perkins, J. Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook. Cookbook. 2010.