Localización de Datos de Contactos Personales Utilizando Técnicas de Minería Web y Redes Sociales

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Rafael Cabeza Gordillo

Keywords

Redes sociales, ubicación, datos, desarrollo, implementación.

Resumen


En este artículo se muestran los resultados de nuestro proyecto de investigación con relación a la localización de datos de contactos de personas con características específicas de la sociedad utilizando las redes sociales, La tarea de este proyecto consiste en mostrar una guía de organización de resultados de búsqueda para el nombre de la persona utilizando la minería web, con la ayuda de varias herramientas tales como PIPL, YAHOO, GOOGLE, DUCKDUCK, entre otras, para sí, sentar bases de cómo se encuentran los diferentes desarrollos e implementaciones en esta área, valiéndonos de consultas de artículos relacionados en diferentes bases de datos e investigación de metodologías diseñadas para fines similares prefiriendo las implementadas en países en desarrollo. Se realizó la identificación de los trabajos y/o metodologías empleados por otros investigadores, con sus respectivos hallazgos y conclusiones.


 


Abstract 127 | PDF Downloads 84 HTML Downloads 22 XML Downloads 3

Citas

[1] Cómo buscar a una persona por Internet: Pasos para mejorar la búsqueda, http://www.respuestario.com/como/como-buscar-a-una-persona-por-internet-pasos-para-mejorar-la-busqueda, [Consulta: martes, 03 de junio de 2014]

[2] J. Rivero, Crean un buscador de redes sociales inspirados en hormigas, Http://www.muyinteresante.es/tecnologia/articulo/crean-un-buscador-de-redes-sociales-inspirados-en-hormigas, [Consulta: martes, 03 de junio de 2014]

[3] J. Mot, Cómo serán las redes sociales en el futuro. http://demuchounpoco.com/como-seran-las-redes-sociales-en-el-futuro/. [Consulta: martes, 03 de junio de 2014]

[4] J. Aguilar, Sistemas semánticos para la búsqueda inteligente de información por contexto para la web http://erevistas.saber.ula.ve/index.php/cienciaeingenieria/article/view/3536. [Consulta: martes, 03 de junio de 2014]

[5] El Perceptrón http://148.204.64.201/paginas%20anexas/POO/EL%20PERCEPTRON.htm [Consulta: martes, 03 de junio de 2014]

[6] J. Rodriguez Blazquez, Redes Multicapas, ftp://decsai.ugr.es/pub/usuarios/castro/Actividades/Redes-Neuronales/Apuntes/Apuntes%20Javier%20Rodriguez%20Blazquez/Redes%20Multicapa%20-%20Algoritmo%20Backpropagati [Consulta: martes, 03 de junio de 2014]

[7] I. Valdez, Alfaro, Regresión lineal. http://www.dcb.unam.mx/profesores/irene/Notas/Regresion.pdf

[8] L. Jimenez Moscovitz, “Un Modelo Conceptual para el Desarrollo de Arboles de Decisión” Fundación Universitaria Konrad Lorenz. Dr. Nelson Obregon Neira

[9] I. Kononenko and E. Simec. “Induction of decisiontrees using relie?”, 1995.[Kononenko and Simec, 1995]

[10] G. Hernandez Coca, “Tipos de Modelos en Investigación de Operaciones” [Julio – Diciembre 2011] Universidad Autonoma del Estado de Hidalgo.

[11] D. Pascual 1, F. Pla 2, S. Sánchez 2, “Algoritmos de agrupamiento” Departamento de Computación Universidad de Oriente Avda. Patricio Lumumba S/N. 90500 Santiago de Cuba, Cuba. dpascual@csd.uo.edu.cu

[12]T. Velmurugan and T. Santhanam “Computational Complexity between K-Means and K-Medoids Clustering Algorithms for Normal and Uniform Distributions of Data Points”, Department of Computer Science, DG Vaishnav College, Chennai, India