Datos generales

• Plan de estudios: 0504 - INGENIERÍA DE SISTEMAS
• Créditos: 3.0

Grupos

Tabla información sobre los grupos de la asignatura

Actividad	Grupo	Periodos	Horarios	Aula	Profesor/Tutor
CLASE TEÓRICA	(POS-1) - CLASE TEÓRICA - GRUPO 1 -BOGOTÁ	09/08/2021 - 09/08/2021	LUNES 18:00 - 22:00	-	FRAN ERNESTO ROMERO ÁLVAREZ
		23/08/2021 - 23/08/2021	LUNES 18:00 - 22:00	-	FRAN ERNESTO ROMERO ÁLVAREZ
		06/09/2021 - 06/09/2021	LUNES 18:00 - 22:00	-	FRAN ERNESTO ROMERO ÁLVAREZ
		20/09/2021 - 20/09/2021	LUNES 18:00 - 22:00	-	FRAN ERNESTO ROMERO ÁLVAREZ
		04/10/2021 - 04/10/2021	LUNES 18:00 - 22:00	-	FRAN ERNESTO ROMERO ÁLVAREZ
		25/10/2021 - 25/10/2021	LUNES 18:00 - 22:00	-	FRAN ERNESTO ROMERO ÁLVAREZ
		08/11/2021 - 08/11/2021	LUNES 18:00 - 22:00	-	FRAN ERNESTO ROMERO ÁLVAREZ
		22/11/2021 - 22/11/2021	LUNES 18:00 - 22:00	-	FRAN ERNESTO ROMERO ÁLVAREZ

Contenidos

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

Presentación

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.

Objetivo de Aprendizaje

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.

Contenidos Temáticos

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’

Evaluación Formativa

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

Bibliografía Básica Obligatoria

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.