Algoritmos genéticos aplicados a la categorización automática de documentos

Yolis, E. et al · SEDICI UNLP · 2003

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Author / responsible party

Yolis, E. et al

Publisher

SEDICI UNLP

Year

2003

Language

Spanish

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La categorización automática de documentos ha estado recibiendo creciente atención debido al incremento en la cantidad de información disponible en forma electrónica y a la necesidad cada vez mayor de encontrar la información buscada en un tiempo mínimo. Si bien existen numerosos algoritmos para categorizar documentos, todos ellos evaluan un subconjunto pequeño del espacio de posibles soluciones. Este trabajo presenta un algoritmo genético adaptado al problema de categorización de documentos. El algoritmo propuesto introduce 5 nuevos operadores, diseñados específicamente para la resolución del problema de categorización. Los resultados obtenidos demuestran que el algoritmo genético logra explorar el espacio de búsqueda más amplia y eficientemente que los algoritmos previos tomados como referencia. Eje: Teoría (TEOR) Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)

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Yolis, E. E. A. (2003). Algoritmos genéticos aplicados a la categorización automática de documentos. SEDICI UNLP. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22639

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Yolis, E. et al. Algoritmos genéticos aplicados a la categorización automática de documentos. SEDICI UNLP, 2003. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22639.

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Yolis, E. et al. 2003. Algoritmos genéticos aplicados a la categorización automática de documentos. SEDICI UNLP. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22639.

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Yolis, E. E. A. 2003, Algoritmos genéticos aplicados a la categorización automática de documentos, SEDICI UNLP, available at: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22639 [Accessed 9 Aug. 2026].

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Title: Algoritmos genéticos aplicados a la categorización automática de documentos

Author / contributors: Yolis, E. et al

Publisher: SEDICI UNLP

Publication year: 2003

Language: Spanish

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Ciencias Informáticas; Algorithms; documento; Categorización Automática de Documentos; Algoritmos Genéticos; Computación Evolutiva