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Sistema multicriterio de recomendación basado en operadores de lógica graduada de preferencias para la orientación segura en un destino turístico
No full textLos destinos turísticos emergentes enfrentan desafíos para posicionarse en el mercado global, especialmente en seguridad y calidad de la oferta. Riohacha (Departamento de la Guajira), es un distrito especial, turístico y cultural de Colombia que busca posicionarse como uno de los destinos turísticos más importantes del país, sin embargo, la falta de datos para desarrollar modelos de recomendación de productos y servicios turísticos en Riohacha puede limitar su atractivo, afectando la competitividad y el flujo de visitantes. Esta tesis tiene como objetivo desarrollar un sistema informático de recomendación multicriterio, basado en lógica graduada de preferencias, que ofrezca a los turistas una guía segura y eficiente, mejorando la experiencia y promoviendo el crecimiento sostenible de destinos como Riohacha con pocos datos disponibles. La metodología empleada se basa en investigaciones básicas y aplicadas. La investigación se divide en cuatro fases: 1) Identificación y análisis de los criterios necesarios para la planificación y diseño de la solución tecnológica; 2) Definición de un sistema de recomendación personalizado utilizando técnicas de Inteligencia Artificial y toma de decisiones basada en múltiples criterios; 3) Desarrollo e implementación de una plataforma tecnológica basada en las preferencias del usuario, con el objetivo de fortalecer los indicadores de competitividad turística en Riohacha y 4) Evaluación de la solución tecnológica, donde se valora la funcionalidad y pertinencia de la solución implementada. El sistema recomendador que se propone en la tesis utiliza dos modelos basados en operadores de conjunción/disyunción graduada (GDC) siguiendo el método Logic Scoring of Preference (LSP) para mejorar la evaluación de hoteles y restaurantes. Estos modelos de agregación jerárquicos reflejan el razonamiento humano en la selección de estos servicios abordando múltiples requisitos simultáneamente, son versátiles y adaptables a diferentes destinos. Además, la tesis propone diversas funciones predefinidas que representan diferentes tipos de preferencias respecto a los valores de atributos contextuales, que permiten simplificar el proceso de toma de decisiones y personalizar la experiencia del usuario. Se han incorporado atributos relacionados con la seguridad turística y, como medida de garantía, se ha verificado que los servicios incluidos en el sistema de recomendación están debidamente registrados y validados por una entidad gubernamental encargada de certificar este tipo de servicios. Además, se han añadido recomendaciones y consejos de seguridad turística para que el turista pueda disfrutar de su recorrido de manera segura en el destino seleccionado. El procedimiento metodológico incluyó la recolección de datos, definición de jerarquías y selección de operadores, adaptados a las necesidades del usuario. Se introdujo el Food Specialty Interest Score (FSIS) para evaluar la idoneidad de los restaurantes según las preferencias culinarias del usuario. La validación inicial, realizada por expertos del destino turístico, mostró un recall de 1.0, destacando la efectividad del modelo. Posteriormente, el modelo fue evaluado por usuarios reales, quienes lo calificaron positivamente en cuanto a recomendaciones (86.42%) y facilidad para ingresar datos (77.78%), confirmando su eficacia y facilidad de uso.Emerging tourist destinations face challenges to position themselves in the global market, especially in terms of safety and quality of supply. Riohacha (Department of La Guajira), is a special tourist and cultural district of Colombia that seeks to position itself as one of the most important tourist destinations in the country, however, the lack of data to develop recommendation models for tourism products and services in Riohacha may limit its attractiveness, affecting competitiveness and the flow of visitors. This thesis aims to develop a multi-criteria recommendation computer system, based on graded logic of preferences, which offers tourists a safe and efficient guide, improving the experience and promoting sustainable growth of destinations like Riohacha with little data available. The methodology used is based on basic and applied research. The research is divided into four phases: 1) Identification and analysis of the criteria necessary for the planning and design of the technological solution; 2) Definition of a personalized recommendation system using Artificial Intelligence techniques and decision making based on multiple criteria; 3) Development and implementation of a technological platform based on user preferences, with the objective of strengthening tourism competitiveness indicators in Riohacha; and 4) Evaluation of the technological solution, where the functionality and relevance of the implemented solution is assessed. The recommender system proposed in the thesis uses two models based on graded conjunction/disjunction operators (GDC) following the Logic Scoring of Preference (LSP) method to improve the evaluation of hotels and restaurants. These hierarchical aggregation models reflect human reasoning in the selection of these services by addressing multiple requirements simultaneously, and are versatile and adaptable to different destinations. In addition, the thesis proposes several predefined functions that represent different types of preferences with respect to the values of contextual attributes, which allow simplifying the decision-making process and personalizing the user experience. Attributes related to tourism safety have been incorporated and, as a guarantee measure, it has been verified that the services included in the recommendation system are duly registered and validated by a government entity in charge of certifying this type of services. In addition, tourist safety recommendations and tips have been added so that tourists can enjoy their trip safely in the selected destination. The methodological procedure included data collection, definition of hierarchies and selection of operators, adapted to the user's needs. The Food Specialty Interest Score (FSIS) was introduced to evaluate the suitability of restaurants according to the user's culinary preferences. The initial validation, conducted by destination experts, showed a recall of 1.0, highlighting the effectiveness of the model. Subsequently, the model was evaluated by real users, who rated it positively in terms of recommendations (86.42%) and ease of data entry (77.78%), confirming its effectiveness and ease of use.Lista de tablas 17 -- Lista de figuras 19 -- Introducción 21 -- Motivación y/o problema 21 -- Objetivos 31 – Fundamentos 31 -- Aspectos inherentes a la competitividad turística 32 -- Tecnologías para el desarrollo de la solución 36 -- Fundamentos relativos a los sistemas de recomendación 43 -- Contribuciones y publicaciones 45 -- Organización del documento 53 -- Revisión de la literatura 55 -- Criterios de admisibilidad 55 -- Fuentes de información y estrategia de búsqueda 55 -- Selección de estudios y criterios de exclusión 56 -- Resultados 57 -- Análisis cienciométrico descriptivo 58 -- Categorización análisis técnico 61 -- Sistema de recomendación y gestión turística 62 -- Sistema de recomendación y tipología y técnicas 63 -- Sistemas de recomendación y aprendizaje 66 -- Revisión sobre sistemas de recomendación para hoteles y restaurantes 68 -- Recomendación de hoteles basada en técnicas mcda 68 -- Recomendación de restaurantes basada en técnicas de ml 69 -- Integración de ml y mcda para la recomendación de restaurantes 72 -- Recomendadores de restaurantes basados en mcda 74 -- Destinos turísticos emergentes con falta de datos 78 -- Sistema de recomendación híbrido en turismo 81 -- Conclusiones 82 -- Metodología 85 -- Fases de la investigación 85 -- Identificación y análisis de criterios 85 -- Definición de método para la construcción del modelo 86 -- Desarrollo e implementación del modelo basado en preferencias del usuario 87 -- Evaluación de la solución tecnológica 88 -- Técnicas de la investigación 89 -- Nueva metodología para el diseño de un modelo de sistema de recomendación para un destino turístico emergente 90 -- Selección del destino turístico de aplicación 90 -- Construcción del conjunto de datos 90 -- Modelización de preferencias en atributos 91 -- Definición de la arquitectura del modelo 91 -- Validación del modelo con expertos 92 -- Implementación y evaluación del modelo con usuarios reales 92 -- Conclusiones del capítulo 93 -- Resultados 95 -- El modelo de los hoteles 95 -- Atributos del modelo de sistema de recomendación para hoteles 95 -- Modelización de preferencias 96 -- Modelo general del sistema de recomendación de hoteles 98 -- Operadores de agregación 101 -- Modelo de recomendación para hoteles aplicado en riohacha 103 -- Experimentos con el sistema de recomendación hr.lsp 103 -- El modelo de sistema de recomendación para restaurantes 108 -- Identificación de criterios 109 -- Adquisición de datos 111 -- Modelización de preferencias en criterios uni-valuados 112 -- Modelización de preferencias para el criterio multivaluado food: puntuación de interés de la especialidad alimentaria- fsis 116 -- Arquitectura general del sistema de recomendación de restaurantes basado en lsp 118 -- Sistema de recomendación de restaurantes rr.lsp aplicado a riohacha 121 7) experimentación con diferentes perfiles de usuario del rr.lsp 124 -- Estudio comparativo 126 -- Validación con expertos 128 -- Análisis y discusión de algunos perfiles de usuarios 131 -- Discusión del estudio de perfiles 134 -- El sistema de recomendador web jimataa:implementación y evaluación de modelos 135 -- Proceso de funcionamiento de los sistemas de recomendación 144 -- Implantación y evaluación de sistemas de recomendación 146 -- Conclusiones del capítulo 153 -- Conclusiones y aportes 157 -- Conclusiones 157 -- Aportes 159 -- Trabajos futuros 161 -- Referencias 165Doctor(a) en Tecnologías de la Información y la ComunicaciónDoctorad
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Modelo predictivo multiclase basado en machine learning para el diagnóstico diferencial del dengue de otros arbovirus transmitidos por mosquitos prevalentes en el departamento de Sucre
No full textLa rápida propagación de enfermedades transmitidas por el mosquito Aedes aegypti, como el Dengue, Chikungunya y Zika, plantea un desafío significativo para los sistemas de salud pública, especialmente en regiones tropicales como el departamento de Sucre, Colombia. Estas arbovirosis comparten síntomas similares, lo que dificulta su diagnóstico diferencial y retrasa tratamientos oportunos, incrementando el riesgo de complicaciones graves. En este contexto, esta tesis doctoral presenta el desarrollo de un modelo predictivo multiclase basado en técnicas de machine learning para la predicción diferencial de estas enfermedades. Además, propone una metodología fundamentada en las directrices de la OPS 2022, que transforma recomendaciones cualitativas basadas en evidencia médica en pesos cuantitativos aplicables a variables de signos y síntomas en los datos, mejorando así la precisión diagnóstica. Se emplearon algoritmos como bosques aleatorios y árboles de decisión, que lograron precisiones superiores al 99,0 %, y se desarrolló una plataforma tecnológica para validar el modelo en escenarios clínicos reales. Como conclusiones, el modelo demuestra ser eficaz para optimizar el diagnóstico diferencial y fortalecer los sistemas de salud en regiones endémicas. Aunque se abordaron limitaciones como la escasez de datos para Chikungunya mediante técnicas como bootstrapping, se reconoce que ampliar la base de datos podría mejorar su robustez. Entre los trabajos futuros, se sugiere validar el modelo en diversos contextos geográficos para evaluar su generalización y realizar estudios longitudinales que analicen su sostenibilidad y eficacia a largo plazo.The rapid spread of diseases transmitted by the Aedes aegypti mosquito, such as Dengue, Chikungunya, and Zika, poses a significant challenge to public health systems, especially in tropical regions such as the department of Sucre, Colombia. These arboviruses share similar symptoms, which makes their differential diagnosis difficult and delays timely treatment, increasing the risk of serious complications. In this context, this doctoral thesis presents the development of a multiclass predictive model based on machine learning techniques for the differential prediction of these diseases. In addition, it proposes a methodology based on the PAHO 2022 guidelines, which transforms qualitative recommendations based on medical evidence into quantitative weights applicable to sign and symptom variables in the data, thus improving diagnostic accuracy. Algorithms such as random forests and decision trees were used, which achieved accuracie greater than 99,0 %, and a technological platform was developed to validate the model in real clinical scenarios. In conclusion, the model proves to be effective in optimizing differential diagnosis and strengthening health systems in endemic regions. Although limitations such as the scarcity of data for Chikungunya were addressed using techniques such as bootstrap, it is recognized that expanding the database could improve its robustness. Future work suggests validating the model in various geographic contexts to assess its generalizability and conduct longitudinal studies to analyze its long-term sustainability and effectiveness.Lista De Tablas 11 Introducción 15 -- Motivación Y/O Problema 15 -- Objetivos 18 -- Fundamentos 19 -- Arbovirosis Generadas Por El Vector Aedes 19 -- Dengue 21 -- Proliferación Del Dengue En El Departamento De Sucre 23 -- Zika 23 -- Chikungunya 25 -- Tecnologías Para El Diagnóstico De Arbovirosis 26 -- Inteligencia Artificial Y Machine Learning 26 -- Machine Learning Para La Predicción De Arbovirus 28 -- Contribuciones Y Publicaciones 29 -- Organización Del Documento 33 -- Revisión De La Literatura 35 -- Diagnóstico Invasivo Del Denv 49 -- Diagnóstico No Invasivo Del Dengue 63 -- Conclusiones De La Rsl 65 -- Metodología Para La Clasificación Diferencial De Dengue Y Chikungunya Según La Guía Diagnóstica 2022 De La Ops 67 -- Introducción 67 – Antecedentes 68 -- Aprendizaje Automático En La Clasificación Diferencial De Los Arbovirus 68 -- Métricas De Calidad Para La Evaluación De Modelos 69 -- Interpolación Lineal 71 -- Síntesis De Una Guía Para El Diagnóstico Y Tratamiento Del Dengue, Chikungunya Y Zika En La Región Américas 72 -- Materiales Y Métodos 73 -- Identificación De Las Variables Del Protocolo De La Ops En El Conjunto De Datos Y Normas De Calidad 74 -- Codificación Y Categorización Según La Certeza De Las Pruebas De La Ops 76 -- Ajuste De Valores Atípicos Del Conjunto De Datos 77 -- Parametrizar La Función De Interpolación Lineal 78 -- Aplicar La Transformación De Etiquetas Cualitativas A Cuantitativas Según La Función De Interpolación 78 -- Preprocesamiento De Datos 79 -- Ajuste De Hiperparametros De Las Técnicas De Ml 79 -- Modelado Con Técnicas De Ml 80 -- Selección Del Modelo Con Mejor Resultado 80 -- Resultados Y Discusión 80 -- Conclusiones Del Capítulo 86 -- Resultados Y Discusión 88 – Introducción 88 – Antecedentes 89 -- Clasificación Diferencial Del Dengue, El Zika Y El Chikungunya 89 -- Técnica De Remuestreo Bootstrap 89 -- Materiales Y Métodos 90 -- Procesamiento De Datos 91 -- Creación Del Conjunto De Datos 91 -- Limpieza De Datos 92 -- 4) Balanceo De La Variable Objetivo Mediante Bootstrap 93 -- Entrenamiento Del Modelo Basado En La Metodología Ops 2022 94 -- Transformación De Datos Según Metodología Basada En Las Guías De La Ops (2022) 94 -- Modelado Con Técnicas De Ml 95 -- Entrenamiento De Modelos 95 -- Evaluación 96 -- Resultados Y Discusiones 96 -- Despliegue Plataforma Tecnológica Para Validar El Uso Del Modelo Predictivo En La Clasificación Diferencial Del Dengue Zika Y Chikungunya 112 -- Conclusiones 118 -- Conclusiones Y Aportes 120 -- Referencias 126Doctor(a) en Tecnologías de la Información y la ComunicaciónDoctorad
Estudio comparativo de metodologías de detección de enfermedades cardiovasculares implementando técnicas de inteligencia artificial
No full textLas enfermedades cardiovasculares-ECV son la principal causa de muerta a nivel mundial. La detección temprana de las ECV es fundamental para tomar medidas de prevención o retrasar complicaciones graves y la muerte. Dado su alto impacto, es fundamental emplear métodos eficaces para su predicción y diagnóstico, con el objetivo de mejorar la calidad de vida y reducir el riesgo en los pacientes. De acuerdo con lo anteriormente mencionado, el análisis predictivo de las enfermedades cardiovasculares ha surgido como un área clave de investigación. La integración de sistemas inteligentes en el ámbito de la salud permite identificar de manera anticipada a pacientes con alto riesgo de desarrollar ECV. La principal motivación de este proyecto de investigación ha sido la implementación del método de envoltorio aplicado a los sistemas de detección de enfermedades cardiovasculares con el propósito de mejorar las tasas de detección de tendencia a desenlace cardiovascular, utilizando un procedimiento de selección de características y métodos de algoritmos no supervisados. Para evaluar la calidad del modelo propuesto de detección de ECV, se utilizaron diversas métricas a través de simulaciones realizadas con el "Cleveland Heart Disease Data Set", disponible en el repositorio de Machine Learning de la UCI KDD. Ello implica la aplicación previa de las técnicas de selección de características Information Gain y Chi Square, con el propósito de identificar las características relevantes y que mejor inciden en el proceso de clasificación. Como parte de la metodología, se entrenó una red neuronal con algoritmos no supervisados, incluyendo C4.5, Random Forest, Redes Neuronales SOM, Redes Neuronales GHSOM y Naive Bayes Tree, con el propósito de clasificar la tendencia hacia una condición de riesgo de forma automática. Los resultados indican que el clasificador Random Forest, combinado con validación cruzada de 10 pliegues y la técnica de selección Information Gain, ofrece los mejores resultados de precisión de 85.70% y 87.10% de exactitud en la clasificaciónCardiovascular diseases are the leading cause of death worldwide. Early detection of CVD is essential to take preventive measures or delay serious complications and death. Given their high impact, it is essential to use effective methods for their prediction and diagnosis, with the aim of improving the quality of life and reducing the risk in patients. In accordance with the above, predictive analysis of cardiovascular diseases has emerged as a key area of research. The integration of intelligent systems in the health field allows for the early identification of patients at high risk of developing CVD. The main motivation of this research project has been the implementation of the wrapper method applied to cardiovascular disease detection systems with the purpose of improving the detection rates of cardiovascular outcome tendency, using a feature selection procedure and unsupervised algorithm methods. To evaluate the quality of the proposed CVD detection model, various metrics were used through simulations performed with the "Cleveland Heart Disease Data Set", available in the UCI KDD Machine Learning repository. This involves the prior application of the Information Gain and Chi Square feature selection techniques, to identify the relevant features that best impact the classification process. As part of the methodology, a neural network was trained with unsupervised algorithms, including C4.5, Random Forest, SOM Neural Networks, GHSOM Neural Networks, and Naive Bayes Tree, to automatically classify the tendency toward a risk condition. The results indicate that the Random Forest classifier, combined with 10-fold cross-validation and Information Gain selection technique, gives the best precision results of 85.70% and 87.10% classification accuracy.Lista de Tablas 14-- Lista de Figuras 15-- Introducción 15-- Mapa del documento 18-- Revisión de la literatura 20-- Enfermedad cardiovascular 20--Clasificación de las enfermedades cardiovasculares 20--Conjunto de datos en sistemas de detección de enfermedades cardiovasculares 23--Proceso de simulación aplicado a la predicción de enfermedades cardiovasculares 26--Fase 1- Elección del Conjunto de Datos 26--Fase 2- Selección de Características 27--Fase 3-Entrenamiento del Modelo 27--
Fase 4- Clasificación 27-- Fase 5- Evaluación de Métricas 28--Validación cruzada a 10 pliegues aplicado en etapa de clasificación 28--Metodologías de selección de características 30--Técnicas de selección de características 31--Minería de datos como método para desarrollo de sistemas de predicción de enfermedades cardiovasculares 33--Algoritmo C4.5 34--Algoritmo Random Forest 35--Redes Neuronales Som (Self-Organizing Map) 37--Redes Neuronales Ghsom (Growing Hierarchical Self-Organizing Maps) 38--Algoritmo Naive Bayes Tree (Nbtree) 38--Objetivos 40--Objetivo general 40--Objetivos especificos 41--Pregunta de investigación 42--Modelo de predicción cardiovascular basado en técnicas de selección y clasificación 43--Selección del conjunto de datos 44--Selección de caracteristicas 44--Entrenamiento de datos 44--Clasificación de datos 45-- Evaluación de rendimiento de las métricas para validar la calidad del modelo 45--Escenarios experimentales 47-- Escenarios experimentales con variación de técnicas de entrenamiento y clasificación 48--Escenarios experimentales con variación de técnicas de selección de característica y técnicas de entrenamiento y clasificación50-- Conclusiones 53-- Respuesta a la pregunta problema 53-- Trabajos futuros 54-- Referencias 56--Magíster en Gestión de las Tecnologías de la Información y la ComunicaciónMaestrí
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
No full textWe have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
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