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    Published on 5.11.2013 by Equipo GNOSS

    Web semántica, hacia una web mas inteligente

    El apogeo de los espacios virtuales -como las redes sociales, los blogs y los portales- ha generado grandes cantidades de información que no se encuentra contextualizada o clasificada. Por este motivo, a pesar de existir billones de datos como fotografías, textos, música o videos, es difícil conseguir información adaptada a nuestras necesidades específicas sin invertir cantidades considerables de tiempo en realizar discriminaciones manualmente.

    La tercera versión de Internet, conocida como web semántica o web 3.0 resulta una solución potencial ante la descontextualización de los datos. Especialistas del Fondo de Información y Documentación para la Industria (INFOTEC), Centro Público de Investigación adscrito al Conacyt, desarrollan soluciones que permiten la generación de conocimiento dentro de la red, permitiendo así un enlace sólido entre la información existente y las características deseadas en una búsqueda.
    Las soluciones semánticas no sólo permiten que la información de internet adquiera sentido para que pueda utilizarse a conveniencia del usuario, sino que pueden ser aprovechadas para optimizar los procesos de información en las empresas e industria. Al respecto, el ingeniero Javier Solís González, Gerente de Nuevos Productos y Servicios de INFOTEC, destacó que en los últimos años se han desarrollado diversas soluciones con características semánticas para apoyar el desarrollo de las PyME mexicanas.

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    Published on 25.2.2013 by Pablo Hermoso de Mendoza González

    Learning Analytics by nature relies on computational information processing activities intended to extract from raw
    data some interesting aspects that can be used to obtain insights into the behaviours of learners, the design of learning
    experiences, etc. There is a large variety of computational techniques that can be employed, all with interesting properties, but it is the interpretation of their results that really forms the core of the analytics process. In this paper, we look at a speci c data mining method, namely sequential pattern extraction, and we demonstrate an approach that exploits available linked open data for this interpretation task. Indeed, we show through a case study relying on data about students' enrolment in course modules how
    linked data can be used to provide a variety of additional dimensions through which the results of the data mining method can be explored, providing, at interpretation time, new input into the analytics process.

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