Objetivos

Objetivo Principal

Desarrollar un sistema de recuperación de información que incorpore medidas bibliométricas para mejorar la recuperación clásica

Otros Objetivos

• Descomponer el sistema RI: búsqueda autores y artículos
• Desarrollar sistema usable

Planificación

Metodología

Metodología ágil basada en SCRUM → Sprints

Contexto

Recuperación de información: Conceptos

• Disciplina que trata de modelar, diseñar e implementar sistemas capaces de proporcionar acceso basado en contenidos
• Relevancia y similitud
• Modelos: Booleano, Vectorial y Probabilístico

Recuperación de información: Componentes sistema

Bibliometría

• Análisis estadístico de publicaciones escritas. Se emplea para ofrecer análisis cuantitativo de la literatura científica.
• Número de citas, Índice H...

Análisis

Enfoque

Modelo clásico de RI con reordenación a priori de resultados en función a medidas directas y ordenación a posteriori utilizando un grafo de citación

Historias de usuario

• Seleccionar el método de ordenación a priori de los resultados de búsqueda
• Seleccionar el método de ordenación a posteriori de los resultados
• Realizar búsquedas de autores
• Realizar búsquedas de artı́culos
• Desplegar una vista detallada de un artı́culo
• Desplegar una vista detallada de un autor

Diseño

Modelo de datos

Arquitectura inicial

Desarrollo

Investigación

• Primeros 4 Sprints de investigación:
  • Recuperación de información
  • Bibliometría
  • Estado del arte
  • Pruebas con motores de búsqueda y conexiones APIs

Obtención de datos

• Ranking UGRinvestiga: 214 autores
• Scopus: 202 autores

Procesamiento de datos

• Limpieza de autores
• 164 Autores
• 891 Artículos
• 742 Referencias

Indexación

Subconjunto de campos útilies para la recuperación

Búsqueda clásica I

Cliente web: Searchkit, MaterialUI, ReactJS

Búsqueda clásica II

Cliente web: Searchkit, MaterialUI, ReactJS

Aplicación medidas bibliométricas

• Combinación con score ES → Normalización
• Medidas → Citas, Índice h
• Algoritmos → CombMAX, CombSUM

Arquitectura final

Conclusiones y trabajos futuros

Conclusiones

• Proyecto interesante, he aprendido bastante y satisfecho curiosidad
• CombSUM varía más que CombMAX
• Ordenación a posteriori con citas: 742 citas pero solo 41,53% de los artículos con alguna cita

Trabajos futuros

• Evaluación: utilizar encuestas a expertos
• Redes de citación para relevance feedback: necesarias más citas.