Aplicación de dos nuevos algoritmos para agrupar resultados de búsquedas en sistemas de catálogos públicos en línea (OPAC)

Andrés Marín; John W. Branch B.

doi:10.17533/udea.rib.1918

Autores/as

Andrés Marín Universidad de Antioquia
John W. Branch B. Universidad Nacional de Colombia

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.rib.1918

Palabras clave:

K-means, clustering, OPACS, data mining, information retrieval.

Resumen

Con la facilidad que da la Internet y, en particular la Web, cada día es más fácil acceder a nuevas fuentes

de información puestas a disposición en cualquier lugar del mundo. Los usuarios buscan información

específica de acuerdo a sus necesidades particulares, a través de la Web. Ellos pueden hacer búsquedas

ya sea mediante motores de búsqueda tales como Google o Yahoo!, o también mediante bases de datos

particulares de bibliotecas o sistemas de información. Sin embargo, los resultados de consultas en

motores de búsqueda, sistemas de catálogos de acceso público en línea, y en general sistemas de

consulta en la Web, pueden saturar a un usuario por la abundancia de resultados, causando pérdida de

efectividad del sistema de búsqueda. Para resolver este problema, la investigación "Agrupamiento de

resultados obtenidos de consultas distribuidas en sistemas de catálogos públicos en línea (OPAC)",

de la que se deriva este artículo, propone dos algoritmos de agrupamiento de resultados orientados a

sistemas en línea concurrentes, con características de bajo consumo de ciclos de procesador y memoria, los cuales se usan en un prototipo de software.

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Biografía del autor/a

Andrés Marín, Universidad de Antioquia

Mágister en Ingeniería de Sistemas. Docente Facultad de Ingeniería, Universidad de Antioquia

John W. Branch B., Universidad Nacional de Colombia

Doctor en Ingeniería de Sistemas. Director de áreas de programas curriculares de la Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia

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