IA aplicada a la documentación científica: Sistemas de recomendación

Mancebo Martín, Roberto and Turienzo Forcada, César (2022). IA aplicada a la documentación científica: Sistemas de recomendación. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: IA aplicada a la documentación científica: Sistemas de recomendación
Author/s:
  • Mancebo Martín, Roberto
  • Turienzo Forcada, César
Contributor/s:
  • Alonso Villaverde, Santiago
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería del Software
Date: June 2022
Subjects:
Freetext Keywords: Machine learning; Sistemas de recomendación; Artículos científicos; Clustering; Procesos ETL; API REST; Investigación
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La investigación científica da soporte a los avances de nuestra sociedad. A través de ésta se producen grandes innovaciones en diferentes áreas como la Computación, la Medicina o la Física. Los investigadores emplean artículos científicos como punto de partida para realizar sus estudios y demostrar los avances que han conseguido. Actualmente una de las grandes barreras de la investigación científica se encuentra en las referencias bibliográficas. Uno de los procesos más tediosos a la hora de investigar es encontrar las fuentes relacionadas con el ámbito de investigación. Con el fin de solventar dicho problema, en este proyecto se va a desarrollar un sistema de recomendación de artículos científicos para que los investigadores puedan comprobar la conveniencia de incorporar dichos artículos e incorporarlos a sus referencias bibliográficas si lo desean. Para conseguir dicho objetivo, en primera instancia se realizará un proceso ETL sobre la base de datos Scopus, con el fin de obtener los datos de los diferentes artículos científicos. Después, se procesarán los datos, con el fin de tener una base de datos robusta que contenga información relevante sobre los artículos. Una vez se ha definido y cargado la base de datos, se utiliza un algoritmo de clustering para lograr finalmente obtener el sistema de recomendación. Tras el desarrollo del sistema de recomendación se desarrollará una plataforma web a través de la cual el usuario podrá buscar artículos científicos relacionados con su área de estudio, introducir su artículo y que le recomienden artículos relacionados o buscará un artículo concreto y se le recomendarán similares. Por último, cabe destacar que este Proyecto de Fin de Grado se ha realizado en el entorno del grupo de investigación de la ETSISI, KNODIS, y bajo los auspicios de la Beca de Colaboración de Departamentos publicada por el Ministerio de Educación. Abstract: Scientific research supports the progress of our society. Through this, great innovations are produced in different areas such as Computing, Medicine or Physics. The researchers use scientific articles as a starting point to carry out their studies and demonstrate the progress they have made. Currently one of the great barriers to scientific research is found in bibliographical references. One of the most tedious processes when researching is finding the sources related to the field of research. In order to solve this problem, this project is going to develop a recommendation system for scientific articles so that researchers can check the convenience of incorporating said articles and incorporate them into their bibliographical references if they wish. To achieve this objective, in the first instance an ETL process will be carried out on the Scopus database, in order to obtain the data of the different scientific articles. Afterwards, the data will be processed, in order to have a robust database containing relevant information about the articles. Once the database has been defined and loaded, a clustering algorithm is used to finally obtain the recommendation system. After the development of the recommendation system, a web platform will be developed through which the user will be able to search for scientific articles related to their area of study, enter their article and have related articles recommended, or search for a specific article and similar ones will be recommended. Finally, it should be noted that this Final Degree Project has been carried out in the environment of the ETSISI research group, KNODIS, and under the auspices of the Department Collaboration Grant published by the Ministry of Education.

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Item ID: 70869
DC Identifier: https://oa.upm.es/70869/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:70869
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 02 Jul 2022 16:52
Last Modified: 04 Sep 2022 22:30
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