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

Andrés Marín, John W. Branch B.

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.
 
Palabras clave: k-means, clustering, OPACS, data mining, information retrieval.
 
Abstract
 
With the ease of Internet use, and particularly the Web, today it is easier to gain access to new information sources available in anywhere in the world. Through the web, users search for specific information according to their own necessities. They may search either by means of search machines such as Google and Yahoo, or specific library data bases or information systems. However, information seeking results on searching machines, online public access catalog systems, and in general, on the web search system can saturate a user because of the abundance of results, which leads to a loss of effectiveness. To solve this problem, the research "Agrupamiento de resultados obtenidos de consultas distribuidas en sistemas de catálogos públicos en línea (OPAC)", from which this paper derives, proposes two results clustering algorithms focused on concurrent online systems characterized by low consume of processor and memory cycles, which are used in a prototype of software.
 
Key words: k-means, clustering algorithm, OPACS, data mining, information retrieval

Palabras clave


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

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