La minería web: Descubriendo conocimiento a partir de datos hipertextuales es el primer libro dedicado exclusivamente a técnicas para producir conocimiento a partir del vasto cuerpo de datos no estructurados de la web.

Basándose en una encuesta inicial de problemas de infraestructura, incluyendo el rastreo y la indexación de la web, Chakrabarti examina técnicas de aprendizaje automático de bajo nivel en relación específicamente con los desafíos de la minería web. Luego dedica la parte final del libro a aplicaciones que unen la infraestructura y el análisis para aplicar el aprendizaje automático a los datos adquiridos y almacenados de manera sistemática.

Aquí, el enfoque está en los resultados: las fortalezas y debilidades de estas aplicaciones, junto con su potencial como bases para un mayor progreso. A partir del trabajo de Chakrabarti, minucioso, crítico y orientado hacia el futuro, los lectores obtendrán la comprensión teórica y práctica que necesitan para contribuir al esfuerzo de minería web.

• Una exploración exhaustiva y crítica de los intentos basados en estadísticas para dar sentido a la minería web.
• Detalla los desafíos especiales asociados con el análisis de datos no estructurados y semi-estructurados.
• Examina cómo se han modificado las técnicas clásicas de recuperación de información para su uso con datos web.
• Se centra en los métodos de aprendizaje dominantes en la actualidad: agrupamiento y clasificación, análisis de hipervínculos y aprendizaje supervisado y semi-supervisado.
• Analiza las aplicaciones actuales para el descubrimiento de recursos y el análisis de redes sociales.
• Una excelente manera de introducir a los estudiantes en aplicaciones especialmente vitales de la tecnología de minería de datos y aprendizaje automático.

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