Metamodelo de gestión de conocimiento a partir de análisis so¿cial de lecciones aprendidas [Metamodel knowledge management from social analysis of lessons learned] / López Quintero, José Fernando en Ventana informática, Vol. 0 Num. 32 Año. 2015 ([08/10/2015])  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. [artículo]  inVentana informática > Vol. 0 Num. 32 Año. 2015 [08/10/2015] Título : Metamodelo de gestión de conocimiento a partir de análisis so¿cial de lecciones aprendidas [Metamodel knowledge management from social analysis of lessons learned] Tipo de documento: documento electrónico Autores: López Quintero, José Fernando, Autor ; Cueva Lovelle, Juan Manuel, Autor ; Pelayo García-Bustelo, Begoña Cristina, Autor ; Montenegro Marín, Carlos Enrique, Autor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2015 Resumen: Este artículo describe el desarrollo de una arquitectura funcional orientada a la Gestión de Conocimiento Personal (GCP), definido desde el concepto de las lecciones aprendidas que se registran en una red social de uso masivo. Esta arquitectura funcional aplica de forma práctica la implementación de un sistema de registro de las lecciones aprendidas personales, en la nube a través de una red social Facebook. El proceso inicia con la adquisición de datos a partir de la conexión a una base de datos no relacional (NoSql) en SimpleDB de Amazon Web Services y a la cual se le ha configurado un algoritmo de análisis complementario para realizar el análisis semántico de la información registrada de las lecciones aprendidas y de esta forma estudiar la generación de Gestión de Conocimiento Organizacional (GCO) desde GCP. El resultado final es el diseño de una arquitectura funcional que permite integrar la aplicación web 2.0 y un algoritmo de análisis semántico a partir de información no estructurada aplicando técnicas de aprendizaje de máquina. Palabras Claves: Gestión de conocimiento, gestión de conocimiento personal, lecciones aprendidas, análisis semántico, computación en la nube, redes sociales, aprendizaje de máquina. This paper shows the development of a functional architecture oriented Personal Knowledge Management (PKM), defined from the concept of lessons learned that are registered in a social network for mass use. This functional architecture applied in a practical implementation of a registration system for personal lessons learned in the cloud through a social network Facebook. The process begins with the acquisition of data from the connection to a non-relational database (NoSQL) in SimpleDB of Amazon Web Services and which you have set up a complementary analysis algorithm for semantic analysis of information recorded lessons learned and thus study the generation of Organizational Knowledge Management (OKM) from PKM. The final result is the design of a functional architecture that enables web 2.0 application integration and semantic analysis of an algorithm from unstructured information using machine learning techniques. Keywords: Management of knowledge, management of personal knowledge, lessons learned, semantic analysis, computing in the cloud, social networks. Tipo de medio : Computadora En línea: https://revistasum.umanizales.edu.co/ojs/index.php/ventanainformatica/article/vi [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i [artículo] Metamodelo de gestión de conocimiento a partir de análisis so¿cial de lecciones aprendidas [Metamodel knowledge management from social analysis of lessons learned] [documento electrónico] / López Quintero, José Fernando, Autor ; Cueva Lovelle, Juan Manuel, Autor ; Pelayo García-Bustelo, Begoña Cristina, Autor ; Montenegro Marín, Carlos Enrique, Autor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2015. in Ventana informática > Vol. 0 Num. 32 Año. 2015 [08/10/2015] Resumen: Este artículo describe el desarrollo de una arquitectura funcional orientada a la Gestión de Conocimiento Personal (GCP), definido desde el concepto de las lecciones aprendidas que se registran en una red social de uso masivo. Esta arquitectura funcional aplica de forma práctica la implementación de un sistema de registro de las lecciones aprendidas personales, en la nube a través de una red social Facebook. El proceso inicia con la adquisición de datos a partir de la conexión a una base de datos no relacional (NoSql) en SimpleDB de Amazon Web Services y a la cual se le ha configurado un algoritmo de análisis complementario para realizar el análisis semántico de la información registrada de las lecciones aprendidas y de esta forma estudiar la generación de Gestión de Conocimiento Organizacional (GCO) desde GCP. El resultado final es el diseño de una arquitectura funcional que permite integrar la aplicación web 2.0 y un algoritmo de análisis semántico a partir de información no estructurada aplicando técnicas de aprendizaje de máquina. Palabras Claves: Gestión de conocimiento, gestión de conocimiento personal, lecciones aprendidas, análisis semántico, computación en la nube, redes sociales, aprendizaje de máquina. This paper shows the development of a functional architecture oriented Personal Knowledge Management (PKM), defined from the concept of lessons learned that are registered in a social network for mass use. This functional architecture applied in a practical implementation of a registration system for personal lessons learned in the cloud through a social network Facebook. The process begins with the acquisition of data from the connection to a non-relational database (NoSQL) in SimpleDB of Amazon Web Services and which you have set up a complementary analysis algorithm for semantic analysis of information recorded lessons learned and thus study the generation of Organizational Knowledge Management (OKM) from PKM. The final result is the design of a functional architecture that enables web 2.0 application integration and semantic analysis of an algorithm from unstructured information using machine learning techniques. Keywords: Management of knowledge, management of personal knowledge, lessons learned, semantic analysis, computing in the cloud, social networks. Tipo de medio : Computadora En línea: https://revistasum.umanizales.edu.co/ojs/index.php/ventanainformatica/article/vi [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Sistema de recomendación de contenidos para libros electrónicos inteligentes [Contents recommender system for intelligent eBooks] / Núñez Valdez, Edward Rolando en Ventana informática, Vol. 0 Num. 26 Año. 2012 ([20/11/2013])  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. [artículo]  inVentana informática > Vol. 0 Num. 26 Año. 2012 [20/11/2013] Título : Sistema de recomendación de contenidos para libros electrónicos inteligentes [Contents recommender system for intelligent eBooks] Tipo de documento: documento electrónico Autores: Núñez Valdez, Edward Rolando, Autor ; García Díaz, Vicente, Autor ; Pascual Espada, Jordan, Autor ; Montenegro Marín, Carlos Enrique, Autor ; Cueva Lovelle, Juan Manuel, Autor ; Sanjuán Martínez, Óscar, Autor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2020 Resumen: Resumen Un sistema de recomendación de contenidos para libros electrónicos inteligentes permite construir conocimientos colectivos para un conjunto de usuarios de una red social. Basándose en el análisis del comportamiento, preferencias y antecedentes de lectura, ayuda a los usuarios a descubrir contenidos interesantes relacionados a su perfil. En este trabajo, se propone un modelo para una plataforma de recomendación de contenidos basado en la retroalimentación implícita que ayude a los usuarios a descubrir contenidos de su interés de forma automática y dinámica. Palabras Clave ACRIE. GIUG, libros electrónicos, retroalimentación implícita, retroalimentación explicita, Sistemas de recomendación.   Abstract A content recommendation system for intelligent electronic books can build collective knowledge to a set of social network users. Based on the analysis of the behavior, preferences and background reading, helps users discover interesting content related to their profile. In this paper, we propose a model for a content recommendation platform based on implicit feedback to help users to discover content on their interest, automatically and dynamically. Keywords ACRIE, eBooks, GIUG, implicit feedback, explicit feedback, recommendation systems.   Tipo de medio : Computadora En línea: https://revistasum.umanizales.edu.co/ojs/index.php/ventanainformatica/article/vi [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i [artículo] Sistema de recomendación de contenidos para libros electrónicos inteligentes [Contents recommender system for intelligent eBooks] [documento electrónico] / Núñez Valdez, Edward Rolando, Autor ; García Díaz, Vicente, Autor ; Pascual Espada, Jordan, Autor ; Montenegro Marín, Carlos Enrique, Autor ; Cueva Lovelle, Juan Manuel, Autor ; Sanjuán Martínez, Óscar, Autor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2020. in Ventana informática > Vol. 0 Num. 26 Año. 2012 [20/11/2013] Resumen: Resumen Un sistema de recomendación de contenidos para libros electrónicos inteligentes permite construir conocimientos colectivos para un conjunto de usuarios de una red social. Basándose en el análisis del comportamiento, preferencias y antecedentes de lectura, ayuda a los usuarios a descubrir contenidos interesantes relacionados a su perfil. En este trabajo, se propone un modelo para una plataforma de recomendación de contenidos basado en la retroalimentación implícita que ayude a los usuarios a descubrir contenidos de su interés de forma automática y dinámica. Palabras Clave ACRIE. GIUG, libros electrónicos, retroalimentación implícita, retroalimentación explicita, Sistemas de recomendación.   Abstract A content recommendation system for intelligent electronic books can build collective knowledge to a set of social network users. Based on the analysis of the behavior, preferences and background reading, helps users discover interesting content related to their profile. In this paper, we propose a model for a content recommendation platform based on implicit feedback to help users to discover content on their interest, automatically and dynamically. Keywords ACRIE, eBooks, GIUG, implicit feedback, explicit feedback, recommendation systems.   Tipo de medio : Computadora En línea: https://revistasum.umanizales.edu.co/ojs/index.php/ventanainformatica/article/vi [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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