Resumen:
Uno de los problemas más comunes en el desarrollo de proyectos de investigación
es la búsqueda de artículos relevantes a las necesidades de los investigadores.
Sin mencionar el hecho de la gran cantidad de artículos presentes en las bases de
datos bibliográficas, lo que dificulta los procesos de búsqueda y selección de los
documentos apropiados. Actualmente las herramientas que permiten consultar las
bases de datos bibliográficas entregan los resultados en forma de listas, lo cual
obliga el usuario a realizar una búsqueda secuencial y que consume mucho
tiempo entre los resultados obtenidos para encontrar los artículos relevantes y
descartar aquellos no relevantes a su consulta. Por lo anterior, el presente trabajo
de investigación propone una aplicación web que parte de una cadena de
búsqueda la cual se realiza a Scopus y con los resultados obtenidos se realiza un
proceso de agrupamiento con el fin de generar una visualización alternativa de los
resultados para el usuario en grupos temáticos que faciliten descartar los artículos
no relevantes a la consulta y seleccionar los relevantes basado en bloques o
grupos de estos. Para ello se implementan los algoritmos de agrupamiento Kmeans,
Spectral, Fuzzy C-means, Lingo y STC y se evalúan los resultados
obtenidos haciendo uso de los conjuntos de datos AAAI13, AAAI14, Arxiv y Topic
Modeling, mediante el uso de métricas clásicas tales como precisión, recuerdo,
medida F y exactitud, donde se obtuvo que K-means y Spectral son los algoritmos
que obtienen mejores resultados. Además, se implementaron los algoritmos Yake,
Graph topic rank, Inverse transform, Noun phrases y Semantic frequency para
generar los títulos o etiquetas de los grupos. Se desarrolló un backend
implementado en Django que ofrece los servicios de agrupamiento y etiquetado,
configuración de preferencias del perfil, entrega de los resultados, entre otros. Y
una aplicación web desarrollada en Angular que consume los servicios prestados
por el back. Los servicios propuestos fueron evaluados desde el aplicativo web por
un grupo de investigadores mediante una encuesta no estructurada que evalúa su
nivel de satisfacción, donde se concluyó que la aplicación es intuitiva y tiene un
alto valor para los investigadores, aunque presenta elementos por mejorar.
