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dc.creatorZamudio, Eduardo
dc.date.accessioned2024-05-25T17:47:19Z
dc.date.available2024-05-25T17:47:19Z
dc.date.issued2018-04-27
dc.identifier.citationZamudio, E. (2018). Un enfoque inteligente para la selección de grupos de expertos mediante redes sociales. En Libro de Actas, Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (XX : 2018 Abril 26-27 : Corrientes, Argentina). Corrientes : UNNE. FACENA, pp. 1286-1295.es_AR
dc.identifier.isbn978-987-3619-27-4
dc.identifier.otherCCPI-CNyE-DC-011
dc.identifier.other7294
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12219/5415
dc.descriptionFil: Zamudio, Eduardo. Universidad Nacional del Centro (Buenos Aires). Facultad de Ciencias Exactas. Doctorado en Ciencias de la Computación; Argentina.es_AR
dc.descriptionFil: Zamudio, Eduardo. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales. Departamento de Informática; Argentina.es_AR
dc.description.abstractLa selección de grupos de expertos generalmente considera la evaluación de los criterios de selección que deben cumplir los candidatos y los grupos en sí mismos. Los criterios de selección representan un aspecto clave de los procesos de selección de expertos, ya que son estos criterios los que establecen qué candidato es un experto, o cómo se debe conformar un grupo de expertos. En esta tesis se propone un enfoque inteligente e integral para el problema de la selección de grupos de expertos compuesto por dos partes. Primero, se propone un método para la identificación y evaluación de criterios de selección de candidatos elegibiles a ocupar posiciones de expertos, utilizando descripciones de los candidatos como fuente de información. Segundo, se propone un método para la selección óptima de conformaciones de grupos de expertos, utilizando información relacional de los candidatos. Esta tesis introduce importantes contribuciones en el área de selección de expertos, incluyendo la aplicación de Aprendizaje Automático (ML) en la identificación de evidencia de experiencia; la aplicación de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para determinar la similitud de criterios de selección; una nueva métrica de Análisis de Redes Sociales (SNA) para determinar la independencia de grupos; la aplicación de una estrategia multicriterio para la evaluación de grupos en redes sociales; y la implementación de un algoritmo evolutivo para la selección óptima de grupos de expertos. Las evaluaciones experimentales indican que la elegibilidad de un conjunto de candidatos puede ser determinada a partir del nivel de correspondencia semántica entre las evaluaciones de los candidatos y los criterios de selección de referencia. Asimismo, los resultados indican que es posible recomendar grupos de expertos con mejor desempeño al compararlos con los comités actuales, a partir del uso de información relacional.es_AR
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent1.393 KB
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherUniversidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas, Naturales y Agrimensuraes_AR
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/urn/http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/68697/Documento_completo.pdf-PDFA.pdf?sequence=1&isAllowed=y
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectProcesamiento de lenguaje naturales_AR
dc.subjectSelección de grupos de expertoses_AR
dc.subjectCriterios de selecciónes_AR
dc.subjectAprendizaje automáticoes_AR
dc.titleUn enfoque inteligente para la selección de grupos de expertos mediante redes socialeses_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR


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