Extracción de conocimiento de fuentes científicas y tecnológicas

En la actualidad, las actividades de innovación, desarrollo e investigación, y en particular la ciencia y la tecnología, generan una gran cantidad de información, como artículos, tesis, patentes, ensayos clínicos, entre otros. De hecho, el volumen total aumenta año tras año, siguiendo un patrón de crecimiento constante.

En este sentido, el sistema global de ciencia y tecnología puede entenderse como una estructura compleja en la que los actores académicos e industriales, y el conocimiento global generado, se relacionan entre sí, y puede representarse como una red o grafo. Así, puede haber nodos relacionados con personas (investigadores), instituciones, países, documentos, conceptos, revistas, etc. Entre ellos se pueden establecer diferentes tipos de relaciones. Además, en esta red las relaciones son heterogéneas y dinámicas, es decir, no sólo se establecen relaciones entre dos nodos del mismo tipo, sino que pueden estar involucrados en diferentes tipos de nodos, y éstos pueden cambiar con el tiempo.

Tradicionalmente, la extracción de conocimientos de este tipo de datos se ha desarrollado utilizando una perspectiva bibliométrica. Pero ahora es necesario diseñar y desarrollar nuevos modelos, algoritmos y herramientas de software capaces de extraer conocimientos ocultos de grandes volúmenes de información con una multitud de relaciones heterogéneas y dinámicas entre sus componentes, empleando técnicas y métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y sistemas complejos.

Contacto: Manuel Cobo Martín

Investigadores relacionados:

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  Nombre Email Área Cat.
Cabrerizo Lorite, Francisco Javier cabrerizo@decsai.ugr.VYVmHIes Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
Cobo Martín, Manuel Jesús manueljesus.cobo@2BWGXhEOplxduca.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Cobo Martín, Manuel Jesús manueljesus.cobo@uca.BSSUZYrFes Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Herrera Viedma, Enrique viedma@decsai.us5i.DaOgr.es Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
Lastra Leidinger, Miguel mlastral@bZ9QYD7ugr.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI, Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
López Herrera, Antonio Gabriel lopez-herreraKwqgoWG@decsai.ugr.es Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
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