Aplicación de técnicas de clustering en la recuperación de la información / Montserrat Mateos Sánchez, Carlos García-Figuerola Paniagua ; dirección editorial : Álvaro Díaz Huici ; coordinación editorial : Pablo García Guerrero ; producción : José Antonio Martín ; maquetación : Alberto Gombáu

Contiene: bibliografía e índice de figuras y tablas

Introducción, 17.-- Contenido, 19.-- Recuperación de información, 21.-- Introducción, 21.-- El proceso de recuperación, 24.-- Modelos de recuperación de información, 26.-- Clasificación de los modelos de RI, 27.-- Modelos clásicos, 28.-- Modelo booleano, 29.-- Modelo vectorial, 30.-- Modelo probabilístico, 37.-- Otros modelos, 40.-- Modelo booleano extendido, 40.-- Modelo de indexación semántica latente, 42.-- Modelo basado en redes neuronales, 47.-- Modelo de los conjuntos difusos, 49.-- Modelo vectorial generalizado, 50.-- Evaluación de la recuperación, 51.-- Evaluación del rendimiento de la recuperación, 51.-- Recuperación de información en la Web, 61.-- Caracterización de la Web, 61.-- Problemas de la RI web, 63.-- Herramientas para la RI web, 64.-- Motores de búsqueda, 65.-- Directorios, 78.-- Metabuscadores, 80.-- Clustering, 81.-- Introducción, 81.-- Definición de clustering de documentos, 85.-- Técnicas de clustering o agrupamiento de documentos, 87.-- Estrategias particionales, 88.-- Estrategias jerárquicas, 96.-- Algoritmos aplicados a la RI web, 100.-- Reducción de dimensiones, 102.-- Evaluación de clustering, 103.-- Medidas basadas en la distribución del cluster, 103.-- Medidas de evaluación basadas en la conformación de la clase, 104.-- Consideraciones, 107.-- Experimentos, 109.-- Introducción, 109.-- Definición del sistema, 110.-- Diseño e implementación del sistema, 116.-- Algoritmos de clustering, 127.-- Herramienta CLUstering TOolkit, 127.-- Algoritmos seleccionados, 132.-- Diseño experimental, 135.-- Entornos, 136.-- Consultas, 144.-- Sesión de usuario, 146.-- Resultados, 149.-- Medidas de evaluación, 149.-- Efectividad en la recuperación, 150.-- Evaluación orientada a la experiencia del usuario, 155.-- Conclusiones, 160.-- Apéndice A. Palabras vacías, 163.-- Apéndice B. Consultas, 166.-- Apéndice C. Cuestionario, 168.-- Bibliografía, 174.

Actualmente la Web es una de las fuentes de información más utilizadas por los usuarios para satisfacer sus necesidades de información. Con carácter general, para acceder a dicha información se hace imprescindible el uso de herramientas, siendo los motores de búsqueda unas de las más utilizadas. Dichas herramientas son específicas para entornos web que se han desarrollado basándose en las técnicas de recuperación de información tradicionales. A pesar de esta especificidad, en muchas ocasiones los usuarios no se sienten satisfechos con los resultados ofrecidos por dichos buscadores, debido a la gran cantidad de páginas que nos ofrecen, muchas de ellas no pertinentes, lo que favorece la aparición de ruido informativo. Por ello, para mejorar la satisfacción de los usuarios a la hora de buscar y recuperar información de su interés en la Web mediante la utilización de buscadores, se propone la aplicación de técnicas de clustering o agrupamiento a los resultados ofrecidos por estos buscadores. En este libro se hace un estudio de cómo aplicar dichas técnicas de agrupamiento a los resultados ofrecidos por un buscador ante una consulta de usuario. Para ello, primero se hace un repaso de las técnicas de recuperación de información tradicionales, posteriormente se revisa la situación actual de la Web, pasando a exponer las técnicas de clustering más utilizadas y, por último, se propone cómo aplicar dichas técnicas a los resultados devueltos por un buscador.