| Revue: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000373003 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Ramírez Cruz, Yunior1 |
| Instituciones: | 1Centro de Reconocimiento de Patrones y Minería de Datos, Division de Manejo de Contenidos y Sistemas, Santiago de Cuba. Cuba |
| Año: | 2014 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 18 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 137-151 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | En este artículo se presentan tres criterios para la introducción de sesgos en algoritmos de agrupamiento de documentos, cuando se dispone de información que caracteriza las colecciones de documentos. Nos concentramos en colecciones de las que se conoce que son el resultado de un proceso de categorización o filtrado de documentos basado en muestras. Nuestras propuestas utilizan perfiles, es decir muestras de documentos de las que se conoce que han sido utilizadas para obtener la colección, para extraer estadísticos que determinan los sesgos a introducir. Llevamos a cabo una evaluación experimental sobre un conjunto de colecciones extraídas del corpus ampliamente utilizado RCV1, que nos permiten confirmar la validez de nuestras propuestas y determinar un número de situaciones donde los agrupamientos sesgados según diferentes criterios superan a sus contrapartes no sesgadas |
| Resumen en inglés | In this paper, we present three criteria for introducing biases in document clustering algorithms, when information characterizing the document collections is available. We focus on collections known to be the result of a document categorization or sample-based document filtering process. Our proposals rely on profiles, i.e., document samples known to have been used for obtaining the collection, to extract statistics which determine the biases to introduce. We conduct an experimental evaluation over a number of collections extracted from the widely used corpus RCV1, which allows us to confirm the validity of our proposals and determine a number of situations where biased clusterings, according to different criteria, outperform their unbiased counterparts |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Análisis de sistemas, Algoritmos, Agrupamiento de documentos, Sesgo |
| Keyword: | Computer science, Systems analysis, Algorithms, Document clustering, Bias |
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