Sistema de descubrimiento de bibliografía científica

Abstract

Actualmente, el crecimiento de la web ha permitido que las personas tengan a su disposición una determinada cantidad de información que en ocasiones es mayor a la que pueden analizar. Para solucionar el problema que constituye la sobrecarga de información, surgen los sistemas de recomendación. Este tipo de sistemas son herramientas que brindan a los usuarios sugerencias de contenidos interesantes de acuerdo al objetivo de búsqueda. El objetivo de la presente investigación es desarrollar un componente para el sistema web “Representación de Bibliografía Científica” desarrollado en la Universidad de las Ciencias Informáticas. Este componente permitirá obtener bibliografías científicas similares a partir de un documento subido por el usuario en el sistema. De esta manera la aplicación podrá realizar recomendaciones de publicaciones científicas utilizando el método por similitud de objetos. Estas recomendaciones le brindan al usuario la posibilidad de obtener bibliografía realmente relevante. Un proceso importante en el desarrollo del componente es el proceso de minería de texto, donde se seleccionó el algoritmo Agrupamiento Espacial Basado en Densidad de Aplicaciones con Ruido, para agrupar los documentos similares al que posee el usuario. El componente se desarrolló usando el marco de desarrollo Django 1.6, mediante el lenguaje de programación Python 2.7, haciendo uso de las bibliotecas NLTK, Sklearn y Psycopg2. Además se utilizó Pycharm como entorno de desarrollo integrado y PostgreSQL como sistema gestor de base de datos.