Métodos y aplicaciones novedosos de minería de textos

Título original:

Novel Text Mining Methods and Applications

Contenido del libro:

Casi el 80% de los datos se generan en el mundo real, lo que genera un gran volumen de datos no estructurados. Estos datos no estructurados requieren métodos de tratamiento complejos, a diferencia de los datos organizados almacenados en bases de datos.

La minería de textos es un método eficaz para la extracción de conocimientos y la toma de decisiones, ya que incluye la transformación de la entrada de texto no estructurado en formato estructurado. La clasificación, la agrupación, la minería de reglas de asociación, la detección de temas y el resumen son las principales tareas de la minería de textos. Este libro examina las técnicas y usos más avanzados de la minería de textos, como la gestión de relaciones con los clientes, el análisis de redes sociales, la previsión de mercados financieros y la clasificación de documentos.

La clasificación de documentos, que incorpora programas como la detección de phishing, malware y spam, es uno de los retos más difíciles de la clasificación de textos. El libro sugiere modelos híbridos completamente nuevos para la categorización de documentos que funcionan tanto para problemas de clase binaria como de clase única, como OCSVM-LSI, PCA-OCSVM y LDA-CARM.

En el libro también se aborda la difícil tarea de la predicción bursátil, que depende de datos de noticias no estructurados. El modelo sugerido predice los precios de las acciones utilizando diversos enfoques de regresión, como GMDH, GRNN, MLP, RPART, SVR, RF y QRRF.

El libro proporciona información detallada sobre los usos de la minería de textos y sobre cómo tomar buenas decisiones con ella.