Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- Inferencia de redes temáticas de colaboración en bibliotecas digitales(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2010-12-01) Balam Sabido, Eric Santiago; Balam Sabido, Eric Santiago; 295213; Lavariega Jarquín, Juan Carlos; tolmquevedo; Tecnológico de Monterrey, Campus MonterreyLas bibliotecas digitales son un conjunto de recursos electrónicos y capacidades técnicas asociadas para crear, buscar y utilizar información. En este sentido el contenido de las bibliotecas digitales incluye gran variedad de datos y metadatos que describen diversos aspectos de los documentos. Las bibliotecas digitales son construidas por y para las necesidades de una comunidad de usuarios y contienen información con el fin de satisfacer las necesidades de esa comunidad. Lo anterior las convierte en una extensión e integración de la información contenida físicamente dentro de instituciones, donde los recursos son seleccionados, recolectados, organizados, preservados y accedidos en apoyo a los usuarios. Convergiendo así en un recurso que provee servicios e información institucional a una comunidad integrada por instituciones, investigadores, estudiantes y público en general. Encontrar la afinidad en colecciones de documentos pertenecientes a bibliotecas digitales involucra el determinar mediante ciertas técnicas la similitud de contenido de los documentos y el poder representar dicha similitud. E n este trabajo de tesis se presentan técnicas aplicadas a colecciones de documentos provenientes de diferentes bibliotecas digitales. L a técnica de agrupamiento jerárquico basado en la frecuencia de un conjunto de elementos es aplicada con la finalidad de agrupar los documentos provenientes de diferentes bibliotecas digitales en base a la similitud de su contenido. Las métricas definidas por Xiaoming Li u que originalmente han sido usadas para obtener una red de coautoría se aplican a documentos previamente agrupados, la adaptación y adecuación de uso de dichas métricas permite obtener lo que definiremos como red temática de colaboración, red capaz de expresar el grado de afinidad entre instituciones o autores a partir de la similitud entre documentos. Actualmente con los servicios ofrecidos por RABi D (Red Abierta de Bibliotecas Digitales) y debido a la ausencia de un servicio que permita generar una red temática de colaboración no se pueden identificar a los investigadores o las instituciones con los que un investigador puede establecer vínculos de colaboración tomando como referencia la afinidad temática de los documentos que se encuentran en una biblioteca digital. Ante esta situación surge la necesidad de construir una red temática de colaboración a dos niveles: a nivel de instituciones y a nivel de autores, promoviendo de esta manera la creación de comunidades de contenido científico. E n el presente trabajo se utilizan para la implementación de las técnicas antes mencionadas las colecciones digitales Phronesis (biblioteca digital del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Monterrey), CIRI A (biblioteca digital de la Universidad de las Americas, Puebla) y Redalyc (biblioteca digital de la Universidad Autónoma del Estado de México), las cuales son repositorios de documentos científicos (tesis y artículos) ubicados en diversos servidores y forman parte de la RABiD . L a contribución de este trabajo es la aplicación del trabajo previo en agrupación jerárquica y la adaptación y adecuación del uso de métricas con el propósito de inferir redes temáticas de colaboración. Redes capaces de expresar el grado de colaboración entre instituciones y entre los autores a partir del contenido de los documentos provenientes de bibliotecas digitales. Por lo tanto, involucra el desarrollo una herramienta capaz de inferir la red temática de colaboración a partir de los documentos provenientes de las colecciones digitales de Phronesis, CIRI A y Redalyc.