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

Authors

  • Ramón Orlando Albo Hernández Instituto Finlay de Vacunas
  • María Victoria Guzmán Sánchez Instituto Finlay de Vacunas
  • Ivet Álvarez Díaz Instituto Finlay de Vacunas
  • Jesús Francisco Bouza Figueroa Instituto Finlay de Vacunas
  • Romel Calero Ramos Centro de Ciencias de la Complejidad C3.

Abstract

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.

Author Biographies

Ramón Orlando Albo Hernández, Instituto Finlay de Vacunas

Especialista en Ciencias Informáticas. Dpto. Inteligencia Empresarial

María Victoria Guzmán Sánchez, Instituto Finlay de Vacunas

Jefe Departamento Inteligencia Empresarial

Ivet Álvarez Díaz, Instituto Finlay de Vacunas

Tecnólogo I. Dpto. Inteligencia Empresarial.

Jesús Francisco Bouza Figueroa, Instituto Finlay de Vacunas

Especialista en Ciencias Informáticas. Dpto. Inteligencia Empresarial

Romel Calero Ramos, Centro de Ciencias de la Complejidad C3.

Especialista en Ciencias Informáticas.

Published

2018-01-21

How to Cite

1.
Albo Hernández RO, Guzmán Sánchez MV, Álvarez Díaz I, Bouza Figueroa JF, Calero Ramos R. Requerimientos para mejorar la normalización de datos en software de análisis métricos de la información. Rev. cuba. inf. cienc. salud [Internet]. 2018 Jan. 21 [cited 2024 Dec. 26];29(1). Available from: https://acimed.sld.cu/index.php/acimed/article/view/1184

Issue

Section

Artículos Teórico-metodológicos

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