Visualización de Información mediante mapeo auto-organizado en datos de producción científica de la Universidad Técnica de Cotopaxi.
Loading...
Date
2020
Authors
Advisors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: UTC
Abstract
La presente propuesta de investigación se enmarca en herramientas de visualización para tomar decisiones y clasificar los documentos científicos pertenecientes a docentes investigadores en la Universidad Técnica de Cotopaxi mediante mapeo auto-organizado, para lo cual fue necesario el diseño y desarrollo de una metodología que ayude a dar solución con la problemática presentada en el sistema ECUCIENCIA. En la actualidad las redes neuronales están siendo investigadas para el aprendizaje no supervisado y toma de decisiones, la metodología de mapeo autoorganizado (SOM) fue diseñada acorde a lo planteado por distintos investigadores y experiencias durante la presente indagación. La metodología SOM está estructurada con una serie de fases, desde la carga de datos en la cual debe existir un análisis y clasificación previa para el correcto entrenamiento de la red neuronal, lo que da como resultado una matriz de datos que posteriormente son agrupados y validados para su visualización. Los resultados obtenidos se los puede apreciar mediante mapas de calor, ya que estos expresan de forma interactiva y fiable para el usuario la visualización de los datos solicitados. Adicional es posible interactuar con la interfaz mediante filtros que muestran las líneas y sublíneas de investigación de acuerdo a la Universidad Técnica de Cotopaxi, los campos amplios, específicos y detallados según la CACES y UNESCO y el nivel de impacto en artículos de acuerdo a la categoría de la revista en la que fue subida en la cual según los resultados visualizados el investigador será recompensado.
Description
This research proposal is framed in visualization tools to make decisions and classify scientific documents belonging to research professors at the Technical University of Cotopaxi through self-organized mapping, for which it was necessary to design and develop a methodology that helps to solve the problem presented in the ECUCIENCIA system. At present, neural networks are being investigated for unsupervised learning and decision making, the self-organized mapping methodology (SOM) was designed according to what was proposed by different researchers and experiences during the present investigation. The SOM methodology is structured with a series of phases, from the data load in which there must be a previous analysis and classification for the correct training of the neural network, which results in a data matrix that is subsequently grouped and validated for your viewing. The results obtained can be seen through heat maps, since these express in an interactive and reliable way for the user the visualization of the requested data. Additionally, it is possible to interact with the interface through filters that show the lines and sub-lines of research according to the Technical University of Cotopaxi, the broad, specific and detailed fields according to the CACES and UNESCO and the level of impact on articles according to the category of the magazine in which it was uploaded in which according to the results displayed the researcher will be rewarded.
Keywords
ECUCIENCIA, MAPAS DE CALOR, REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Citation
Rivera Chasiquiza Alex Geovanny (2020) Visualización de Información mediante mapeo auto-organizado en datos de producción científica de la Universidad Técnica de Cotopaxi. UTC. Latacunga. 122 p.