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    Publicado el 1.8.2018 por Equipo GNOSS

    Xin Luna Dong, responsable de investigación del Product Graph de Amazon, expone en esta presentación algunos de los desafios más importantes con los que se están enfrentando a la hora de construir un Grafo de Productos que sea, ya no una parte o subconjunto del Knowledge Graph de Google, sino un Grafo de Productos con características y atributos propios. Todo ello, claro está, con el objetivo de responder mejor y dar una mayor satisfacción al usuario cuando quiere encontrar un producto. La misión es ofrecerle todo el conocimiento existente sobre este producto y ofrecer una experiencia digital mejorada que además le recomiende de forma pertinente ¿Qué otros libros, películas, artículos, han comprado las personas que también han comprado lo mismo que yo?

    En la presentación hace un recuento del conjunto de problemas y retos a los que se enfrentan para abordar este gran desafío:

    No hay fuentes estructuradas que ayuden a la creación del grafo de productos:

    • La Wikipedia ayuda poco, no está centrada en esto
    • Mucho texto estructurado está enterrado en el texto de la descripción del producto
    • Los minoristas y vendedores juegan con el sistema introduciendo ruido en los datos

    Se crean productos nuevos todos los días

    • La curación es imposible
    • Refrescar los nuevos productos es un gran desafío

    Hay un gran número de categorías de productos:

    • Definición muy manual de la ontología necesaria
    • Dificultad para capturar la tendencia de nuevas categorías de productos y sus propiedades

    Muchas entidades no son nombradas como entidades

    • No es aplicable el reconocimiento de entidades
    • Nuevos desafíos para la extracción, enlazado y búsqueda

    La presentación aborda los diversos escenarios de investigación que se están planteando.

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    Publicado el 8.3.2011 por Equipo GNOSS

    La ingeniería que hay detrás de los productos Linkedin 'Podría interesarte'

    Interesante post del Blog de Linkedin que nos habla de la ingeniería que hay detrás de sus productos “You May Like” (Podría interesarte). Nos habla de: la extracción de características a partir de Datos Semiestructurados; cómo hacen recomendaciones en tiempo real mediante los flujos de información entre sistemas; y de sus algoritmos.

    También nos informan de uno de sus últimos productos “You May Like” (aún en Beta): el análisis de perfiles para recomendar ofertas de trabajo.
    En este reciente  post de Whaths New nos avanzan que es posible ' filtrar por empresa, fecha, ubicación, sector, etc. con previsión de añadir un filtro de sueldo dentro de pocas semanas.

     No solamente tenemos acceso a las ofertas publicadas, tambien nos informan sobre los contactos que nos pueden ayudar a conseguir el empleo, siendo esta una forma bastante inteligente de usar la red social.

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    Publicado el 13.12.2009 por Equipo GNOSS

    Top 10 Semantic Web Products of 2009 ( por Richard MacManus en RedWriteWeb)

    En 2009 ha habido mucha actividad en torno a la Web semántica y los datos estructurados. Ésta se ha visto impulsada en gran parte por los Datos Vinculados, un proyecto del W3C que ha cobrado impulso este año. Según Sir Tim Berners-Lee, el inventor de la red, los Datos Vinculados suponen un cambio radical comparable a la propia invención de la WWW. Hemos pasado de una red de documentos a una red de datos.

    Los 10 productos que hemos escogido para esta revisión de fin de año son los que han dado usos más interesantes a los datos. Conectar con otros datos, crear nuevas aplicaciones con datos, compartir datos, y más. Puede que estos 10 productos no sean el tipo de aplicaciones de Web semántica que el W3C imaginaba en los 90, pero eso ya no parece importar. Lo importante es que la red se ha convertido en algo más significativo, más semántico.
    Este es el tercero de una serie de artículos sobre los mejores productos de 2009 en diferentes ámbitos.
    Esta es la versión original en inglés. RedWriteWeb España ha traducido este artículo que ha divido en dos partes:

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