COMBINACIÓN DE TÉCNICAS DE BIG DATA ANALYTICS Y WEB SEMÁNTICA PARA LA DETECCIÓN DE VOCABULARIO DE ACOSO ESCOLAR EN INTERNET

Autores/as

  • IVAN CASTILLO ZUÑIGA
  • FRANCISCO LUNA ROSAS
  • JAIME MUÑOZ ARTEAGA
  • JAIME IVAN LOPEZ VEYNA

Palabras clave:

Cyberbullying, Big Data, PLN, Semantic Web, Supervised Learning, Genetic Algorithms, Web Semántica, Aprendizaje Supervisado, Algoritmos Genéticos.

Resumen

Interactuar con el mundo mediante redes sociales, buscar y recibir información, realizar transacciones, colaborar y compartir contenidos independientemente de nuestra situación geográfica e idioma se han convertido en actividades cotidianas que realizamos día a día a través de la Web. La gran cantidad de dispositivos conectados a Internet (móviles, tabletas electrónicas o Pc's), así como el crecimiento de la infraestructura de red, son algunos de los factores que han contribuido al éxito de la Web generando grandes volúmenes de datos (Big Data). Sin embargo el proceso para analizar la enorme cantidad de datos en la Web todavía debe establecerse, en este sentido existen Arquitecturas de Software poco definidas, algunas se han enfocado a la búsqueda y localización de información en la Web [1], al procesamiento distribuido en grandes volúmenes de datos [1], y a la recuperación de información con técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) [1], implementando soluciones parciales que no han sido del todo aceptadas por la comunidad científica.

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Publicado

2017-03-01

Número

Vol 92, No 2 (2017)

Sección

ARTICULOS

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