{"id":12342,"date":"2018-03-09T08:58:09","date_gmt":"2018-03-09T08:58:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelos-de-recuperacion-de-informacion-basados-en-redes-de-creencia\/"},"modified":"2018-03-09T08:58:09","modified_gmt":"2018-03-09T08:58:09","slug":"modelos-de-recuperacion-de-informacion-basados-en-redes-de-creencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/linguistica\/modelos-de-recuperacion-de-informacion-basados-en-redes-de-creencia\/","title":{"rendered":"Modelos de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n basados en redes de creencia."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Juan  Manuel Fernandez Luna <\/strong><\/h2>\n<p>Cap\u00edtulo 1  este primer cap\u00edtulo nos servir\u00e1 para exponer los conceptos generales y b\u00e1sicos para comprender el resto de la memoria, tanto en la vertiente de las redes bayesianas como en la de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n. Comenzaremos introduciendo las bases de la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n mediante la descripci\u00f3n del proceso completo, desde la indexaci\u00f3n de documentos y consultas, hasta las t\u00e9cnicas, existentes para mejorar el rendimeinto del sistema recuperador, pasando por la forma en que los principales modelos hacen la propia recuperaci\u00f3n. la segunda parte se dedicar\u00e1 a hacer lo mismo, pero en este caso con las redes de creencia: qu\u00e9 son, para qu\u00e9 sirven, c\u00f3mo se construyen (proceso de aprendizaje) y, por \u00faltimo, c\u00f3mo se utilizan (programaci\u00f3n). Finalmente, uniremos estas dos \u00e1reas, pasando a centrarnos en una revisi\u00f3n de las principales aplicaciones de las redes de creencia a la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n.  cap\u00edtulo 2  el segundo cap\u00edtulo pretende demostrar c\u00f3mo las redes bayesianas pueden utilizarse eficiente y eficazmente como ayuda a cualquier sistema de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n, en este caso para realizar tareas de expansi\u00f3n de consultas. describiremos detalladamente c\u00f3mo construimos la red de creencia subyacente, es decir, explicaremos su topolog\u00eda y el algoritmo de aprendizaje dise\u00f1ado a medida para este problema. Una vez hecho esto, pasaremos a comentar c\u00f3mo se puede utilizar la red construida para poner en pr\u00e1ctica la t\u00e9cnica de modificaci\u00f3n de la consulta mediante expansi\u00f3n. Finalmente, concluiremos el cap\u00edtulo con la experimentaci\u00f3n efectuada con este sistema de apoyo a la recuperaci\u00f3n.  cap\u00edtulo 3  este cap\u00edtulo se puede claificar como el m\u00e1s importante de la memoria, ya que en \u00e9l presentamos el modelo gen\u00e9rico de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n que se ha desarrollado. Se distinguen tres partes principales en \u00e9l: la primera, que se centra en la descripci\u00f3n del modelo,<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelos de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n basados en redes de creencia.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelos de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n basados en redes de creencia. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Juan  Manuel Fernandez Luna <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 17\/07\/2001<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Luis Miguel De Campos Iba\u00f1ez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: seraf\u00edn Moral callej\u00f3n <\/li>\n<li>basilio Sierra araujo (vocal)<\/li>\n<li> Ure\u00f1a l\u00f3pez Luis alfonso (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Antonio Gamez martin (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Juan Manuel Fernandez Luna Cap\u00edtulo 1 este primer cap\u00edtulo nos servir\u00e1 para exponer los conceptos generales y 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