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Diferencia entre revisiones de «Sistema de conocimiento»

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Los '''sistemas de conocimiento''' son [[Sistema experto|sistemas expertos]] ideados para crear nuevo conocimiento a partir del [[conocimiento explícito]] presente en los documentos de las bases de datos. Siguen el proceso KDD<ref>Han, J. & Kamber, M. (2001). Data Mining: Concepts and Techniques. (2º ed.) San Francisco; Morgan Kaufmann Publishers, p. 550.</ref> en sus diferentes fases. Tienen su origen en los softwares cienciométricos desarrollados para facilitar el análisis de grandes conjuntos documentales científicos o tecnológicos (artículos científicos, patentes, tesis doctorales, etc.).<ref>Larreina, S., Hernando, S. y Grisaleña, D. (2006). ''La evolución de la inteligencia competitiva: un estudio de las herramientas cienciométricas. Puzzle: Revista Hispana de Inteligencia Competitiva''. http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/548/54852001.pdf [Consultado el 3 de abril de 2010]</ref>
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Los sistemas de conocimiento son de gran utilidad para los equipos de inteligencia competitiva y de [[vigilancia tecnológica]] de las
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Los sistemas de conocimiento son sistemas expertos ideados para crear nuevo conocimiento a partir del conocimiento explícito presente en los documentos de las bases de datos. Siguen el proceso KDD[1]​ en sus diferentes fases. Tienen su origen en los softwares cienciométricos desarrollados para facilitar el análisis de grandes conjuntos documentales científicos o tecnológicos (artículos científicos, patentes, tesis doctorales, etc.)[2][3]​.

Los sistemas de conocimiento son de gran utilidad para los equipos de inteligencia competitiva y de vigilancia tecnológica de las organizaciones ya que proporcionan informes, diagramas, gráficos y mapas muy apreciados en la toma de decisiones estratégicas. La evaluación de redes de conocimiento[4]​ se beneficia de la existencia de sistemas de conocimiento desarrollados para transformar la información en conocimiento,[5]​ procesando de una manera rápida y controlada ingentes conjuntos documentales y creando nuevo conocimiento a partir de ellos.

La ingeniería del conocimiento es la rama de la inteligencia artificial que tiene por objetivo la creación de indicadores, métodos e instrumentos de naturaleza matemática, informática y lingüística, para el análisis y la representación cartográfica de la información científica y técnica.[6]

Referencias

  1. Han, J. & Kamber, M. (2001). Data Mining: Concepts and Techniques. (2º ed.) San Francisco; Morgan Kaufmann Publishers, p. 550.
  2. Larreina, S., Hernando, S. y Grisaleña, D. (2006). La evolución de la inteligencia competitiva: un estudio de las herramientas cienciométricas. Puzzle: Revista Hispana de Inteligencia Competitiva. http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/548/54852001.pdf Archivado el 1 de mayo de 2006 en Wayback Machine. [Consultado el 3 de abril de 2010]
  3. Fontanet, G. & Jaume-Mayol, J. (2011). Generación de bases de conocimiento en procesos de mejora de la accesibilidad web. Conferencia IADIS Ibero-Americana WWW/Internet 2011; ISBN: 978-989-8533-03-6. 
  4. Pino-Díaz, J., Jiménez-Contreras, E., Ruíz-Baños, R. y Bailón-Moreno, R., (2011). Evaluación de redes tecnocientíficas : la red española sobre áreas protegidas, según la Web of Science. Revista Española de Documentación Científica. CSIC. 34 (3), 301-333
  5. Polanco, X. (2008). Transformer l’information en connaissance avec STANALYST. Cadre conceptuel et Modèle. Encontros Bibli. Revista Electrónica Biblioteconomia y Ciencia de la Informaçao, n.º esp., 1.º sem., 76-91.
  6. Polanco, X. (1997). Infometría e Ingeniería del Conocimiento: Exploración de Datos y Análisis de la Información en vista del Descubrimiento de Conocimientos. En Jaramillo, H.; Albornoz, M. (editores) El universo de la medición : La perspectiva de la Ciencia y la Tecnología. COLCIENCIAS, CYTED, RICYT. Tercer Mundo Editores. Bogotá, Colombia.