Requerimientos para mejorar la normalización de datos en software de análisis métricos de la información | Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud (Cuba), v. 29, n. , 2018 | 2018 - Brapci
Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud (Cuba), v. 29, n. , 2018

Requerimientos para mejorar la normalización de datos en software de análisis métricos de la información

Palavras-chave:
Keywords:
Resumen: Por la diversidad de formas en la entrada de los campos de autor-afiliación, la normalización de los datos bibliográficos es uno de los problemas que limitan los análisis de información métrica en tiempo de ejecución, fiabilidad de los indicadores y tamaño del corpus de datos. Este trabajo tiene como objetivo proponer los requerimientos para el mejoramiento de la normalización de datos en software de análisis métricos. Para lograr el objetivo se realizó un diagnóstico de los principales métodos y técnicas que son empleados a nivel mundial en este tipo de estudio. Como resultado principal, se relacionan los requerimientos para una aplicación de preprocesamiento automatizado de datos con fines métricos. Se proponen la base de datos, las tareas, los pasos y los algoritmos que contendrá esa aplicación. Se debe usar una combinación de algoritmos para desambiguar los campos afiliación y autor.
Palabras clave:
Mots clés:


HERNANDEZ, R. O. A.; et al.. Requerimientos para mejorar la normalización de datos en software de análisis métricos de la información. Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud (Cuba), v. 29, n., 2018.
HERNANDEZ ROAH; et al.. Requerimientos para mejorar la normalización de datos en software de análisis métricos de la información. Revista cubana de información en ciencias de la salud (cuba). 2018;29().
HERNANDEZ, R. O. A., SANCHEZ, M. V. G., DIAZ, I. A., FIGUEROA, J. F. B., & RAMOS, R. C. (2018). Requerimientos para mejorar la normalización de datos en software de análisis métricos de la información. Revista cubana de información en ciencias de la salud (cuba); 29().
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hasAuthorMaría Victoria Guzmán Sánchez: (51729)
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