{"id":24631,"date":"2003-11-07T00:00:00","date_gmt":"2003-11-07T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/algoritmos-para-la-visualizacion-de-datos-textuales\/"},"modified":"2003-11-07T00:00:00","modified_gmt":"2003-11-07T00:00:00","slug":"algoritmos-para-la-visualizacion-de-datos-textuales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/salamanca\/algoritmos-para-la-visualizacion-de-datos-textuales\/","title":{"rendered":"Algoritmos para la visualizaci\u00f3n de datos textuales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Manuel Mart\u00edn-merino Acera <\/strong><\/h2>\n<p>Los mapas de palabras son herramientas \u00fatiles que permiten visualizar de forma intuitiva las relaciones entre t\u00e9rminos. Sin embargo, los algoritmos propuestos en la literatura presentan dos problemas.  en primer lugar, se basan en similaridades que con frecuencia no reflejan las proximidades sem\u00e1nticas entre t\u00e9rminos. Por lo tanto, las relaciones sem\u00e1nticas sugeridas por los mapas carecen de sentido en muchas ocasiones. como muestra emp\u00edricamente esta investigaci\u00f3n, ello es debido al car\u00e1cter asim\u00e9trico de las relaciones entre t\u00e9rminos y al car\u00e1cter disperso de la representaci\u00f3n vectorial.  en segundo lugar, los mapas propuestos en la literatura no son capaces de visualizar relaciones jer\u00e1rquicas.  en esta tesis desarrollamos nuevos algoritmos que evitan estos problemas. en primer lugar, proponemos nuevas variantes de los mapas autoorganizativos (som) y de algunos algoritmos de escalado multidimensional (mds) que incorporan medidas asim\u00e9tricas para mejorar la posici\u00f3n de los t\u00e9rminos espec\u00edficos en el mapa. Tambi\u00e9n extendemos los mapas som al caso de distancias no eucl\u00eddeas (capaces de modelar mejor las relaciones entre t\u00e9rminos) utilizando t\u00e9cnicas kernel para mejorar la calidad de los mapas. Finalmente, modificamos el escalado de kruskai incorporando distancias locales que permiten modelar mejor las proximidades para datos dispersos.  por \u00faltimo, proponemos un nuevo som asim\u00e9trico capaz de visualizar jerarqu\u00edas de t\u00e9rminos utilizando exclusivamente una matriz de similaridades asim\u00e9trica.  los nuevos algoritmos han sido probados exhaustivamente sobre dos colecciones textuales reales. La primera, dispone de tesauro, lo que permite evaluar f\u00e1cilmente las relaciones inducidas por el mapa. La segunda es un problema real correspondiente a los abstracts de la librer\u00eda digital de la acm. los resultados experimentales muestran que nuestros algoritmos mejoran significativamente los resultados para las alternativas<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Algoritmos para la visualizaci\u00f3n de datos textuales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Algoritmos para la visualizaci\u00f3n de datos textuales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Manuel Mart\u00edn-merino Acera <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Salamanca<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 11\/07\/2003<\/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>Alberto Mu\u00f1oz Garc\u00eda<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: ram\u00f3n Ardanuy albajar <\/li>\n<li>Luis Pastor p\u00e9rez (vocal)<\/li>\n<li>Javier Mart\u00ednez moguerza (vocal)<\/li>\n<li>gregorio ismael Sainz palmero (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Manuel Mart\u00edn-merino Acera Los mapas de palabras son herramientas \u00fatiles que permiten visualizar de forma intuitiva las 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