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Categorización de Hipertexto

27 de abril de 2020 por Equipo de Lawi

Un importante caso especial de clasificación de texto surge cuando los documentos son páginas web. La clasificación automática de páginas web se conoce como clasificación de hipertexto. Se ilustran las diferencias entre la clasificación estándar de texto y la clasificación de hipertexto y se discuten los temas relacionados con esta última.

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Minería de Textos: En este texto se examina un tipo particular de tarea de clasificación, en la que los objetos son documentos de texto. Se describe un método de procesamiento de los documentos para su uso por los algoritmos de clasificación dados anteriormente en esta materia utilizando una representación de bolsa de palabras. Véase también: Almacenamiento de Información, Aplicaciones de Inteligencia Artificial, Ciencias de la Computación.
Minería de Datos: En esta entrada se ofrece un breve resumen del campo de la minería de datos. Los temas tratados son la explosión de datos, el proceso de descubrimiento de conocimientos, las aplicaciones de la minería de datos, los datos etiquetados y no etiquetados, el aprendizaje supervisado: clasificación y predicción numérica, y el aprendizaje no supervisado: reglas de asociación y agrupación. Véase también: Almacenamiento de Información, Ciencias de la Computación, Gestión de Bases de Datos.
Datos para la Minería de Datos: Los datos para la extracción de datos se presentan en muchas formas: desde archivos informáticos tecleados por operadores humanos, información comercial en SQL o algún otro formato estándar de base de datos, información registrada automáticamente por equipos como dispositivos de registro de fallas, hasta corrientes de datos binarios transmitidos desde satélites. Este texto introduce la formulación estándar para la entrada de datos en los algoritmos de minería de datos que se asumirán a lo largo de este libro. A continuación, se distingue entre los diferentes tipos de variables y se examinan cuestiones relativas a la preparación de los datos antes de su utilización, en particular la presencia de valores de datos que faltan y el ruido. Véase también: Almacenamiento de Información, Ciencias de la Computación, Gestión de Bases de Datos.
Vídeo bajo Demanda: En los servicios de medios bajo demanda o a la carta, las solicitudes de los usuarios son asincrónicas y, por lo tanto, un solo canal de difusión o multidifusión no puede atender las solicitudes que llegan en momentos diferentes, aunque sean para el mismo audio o vídeo. En esta sección presentaremos soluciones escalables de difusión/multidifusión para los medios bajo demanda (a la carta) con esas solicitudes asincrónicas. Obsérvese que existen sutiles diferencias entre la radiodifusión y la multidifusión: la primera se dirige a todos los destinos y la segunda a un grupo de destinos solamente. Si bien la difusión es posible en el aire, en las redes de cable o en las redes de área local, simplemente no se puede llevar a cabo a través de Internet mundial. Véase también: Almacenamiento de Información, Ciencias de la Computación, Gestión de Bases de Datos.
Streaming HTTP: Streaming HTTPEste elemento es una ampliación de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. [aioseo_breadcrumbs] En inglés: Peer-to-Peer Video Streaming o P2P Video Streaming Transmisión de Medios basados en HTTP Tanto el proxy caching (véase más detalles) como el CDN (véase más detalles) exploran la localización temporal y geográfica de los [...] Véase también: Almacenamiento de Información, Ciencias de la Computación, Gestión de Bases de Datos.
Streaming de Vídeo P2P: El sistema de transmisión entre pares (P2P) amplía el paradigma (modelo, patrón o marco conceptual, o teoría que sirve de modelo a seguir para resolver alguna situación determinada) de multidifusión en la capa de aplicación al aprovechar la capacidad de los anfitriones finales participantes, o pares, en un grupo de multidifusión para contribuir a su ancho de banda de enlace ascendente. La primera vez que se puso de relieve fue con la llegada de Napster (1998) y Gnutella (2001). Más tarde, la filosofía de diseño del muy popular programa BitTorrent ha convergido con las soluciones académicas de multidifusión en capa de aplicación, y surgió una nueva generación de protocolos de transmisión de datos entre pares en topologías de malla aleatorias. Véase también: Almacenamiento de Información, Ciencias de la Computación, Gestión de Bases de Datos.
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Redes de Distribución de Contenidos: Redes de Distribución de Contenidos (CDN)Este elemento es una ampliación de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. [aioseo_breadcrumbs] Redes de Distribución de Contenidos (CDN) El caching es generalmente pasivo, en el sentido de que solo si un usuario obtiene un objeto, éste será cacheado en un proxy.Entre las Líneas [...] Véase también: Almacenamiento de Información, Ciencias de la Computación, Gestión de Bases de Datos.
Recuperación de Información en las Bibliotecas Digitales: Una biblioteca digital permite a los usuarios interactuar eficazmente con la información distribuida a través de una red. Estos sistemas de información en red permiten la búsqueda y visualización de artículos de colecciones organizadas. En la evolución histórica de las bibliotecas digitales, los mecanismos de recuperación de la literatura científica han sido particularmente importantes. Las grandes visiones de 1960 condujeron por primera vez al desarrollo de la búsqueda de textos, desde las bases de datos bibliográficas hasta la recuperación de textos completos. Luego, los prototipos de investigación catalizaron el auge de la búsqueda de documentos, desde la navegación multimedia a través de redes de área local hasta la búsqueda distribuida en Internet. En el siglo XXI, esas visiones se hicieron realidad, con la búsqueda conceptual que permite la recuperación semántica a través de grandes colecciones. Cada tipo de modalidad de información multimedia, por ejemplo, texto e imagen, proporciona su propio tipo de información semántica para ayudar en la búsqueda de contenido. Es decir, la búsqueda basada en texto se refuerza con información en imágenes y vídeo, desde características de bajo nivel hasta contenido semántico de alto nivel. En este libro nos centramos solo en las técnicas y sistemas que hacen uso de las características de la imagen en sí, sin texto, para recuperar imágenes o vídeo de las bases de datos o de la web. Se proporcionan detalles sobre características específicas útiles para este propósito. Se dice que los motores de búsqueda concebidos sobre estas características se basan en el contenido: la búsqueda se guía por medidas de similitud de imágenes basadas en el contenido estadístico de cada imagen. En un nivel semántico más alto, el reconocimiento de acciones en vídeo también se examina. Véase también: Almacenamiento de Información, Ciencias de la Computación, Gestión de Bases de Datos.

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