Bibliotecas digitales

En la sociedad del manglar: una hipótesis de gestión colaborativa del Depósito Legal para la conservación y el acceso permanente al patrimonio cultural nacional

In the mangrove society: a collaborative Legal Deposit management hypothesis for the preservation of and permanent access to the national cultural heritage

Giuliano Genetasio, Elda Merenda, Chiara Storti

JLIS.it, ISSN 20381026-5224, v. 13, n.1, 2022, p. 143-155

Control bibliográfico y repositorios institucionales: bienvenidos a la jungla

Bibliographic control and institutional repositories: welcome to the jungle

Tessa Piazzini

JLIS.it, ISSN 20381026-5224, v. 13, n.1, 2022, p. 132-142

 En 1994, el científico cognitivo Stevan Harnad hizo lo que definió como una "propuesta subversiva" a sus colegas: "Empezar inmediatamente a autoarchivar sus trabajos en Internet". Desde entonces, los repositorios institucionales se han ido desarrollando caóticamente, junto con los repositorios disciplinares

Control bibliográfico universal en la web semántica. Oportunidades y desafíos para la conciliación de modelos de datos bibliográficos

Universal bibliographic control in the semantic web. Opportunities and challenges for the reconciliation of bibliographic data models

Tiziana Possemato

JLIS.it, ISSN 20381026-5224, v. 13, n.1, 2022, p. 53-56

Los principios y modelos conceptuales del control bibliográfico universal y los de la web semántica comparten el objetivo común de organizar el universo documental destacando entidades relevantes y relaciones mutuas, con el fin de asegurar el más amplio acceso posible al conocimiento. Esto impulsa un cambio significativo en toda la cadena de información,

Un enfoque escalable para la minería de datos – AHUIM

A scalable approach for data mining – AHUIM

Vandna Dahiya and Sandeep Dalal

Webology, ISSN 1735-188X, Vol. 18, n. 1, 2021, p. 92-103

Se propone una nueva técnica de minería de datos de forma distribuida basada en Spark, denominada Minería de Elementos de Alta Utilidad Absoluta (Absolute High Utility Itemset Mining/AHUIM) que intenta paliar las limitaciones de la minería de conjuntos de elementos frecuentes (Frequent Itemset Mining/FIM). FIM es una técnica centrada en la frecuencia de ocurrencia de los elementos de un conjunto de datos.