Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

Actualmente existe un crecimiento sostenido sobre la producción científica mundial. Esta producción científica es preservada a través de repositorios de acceso abierto digitales, los cuales se crean como herramientas de apoyo para el desarrollo de producción científica. Sin embargo, existen deficiencias en la funcionalidad de los mismos como herramientas de apoyo para el aumento de la visibilidad, uso e impacto de la producción científica que albergan. El Perú, no es ajeno al crecimiento de la producción científica mundial. Con el avance del mismo, se implementaron nuevas plataformas (ALICIA y DINA) de difusión y promoción del intercambio de información entre las distintas instituciones y universidades locales. No obstante, estas plataformas se muestran como plataformas aisladas dentro del sistema científico-investigador, ya que no se encuentran integradas con las herramientas y procesos de los investigadores. El objetivo de este Proyecto es el de presentar una alternativa de solución para la resolución del problema de carencia de mecanismos adecuados para la visualización de la producción científica peruana a través de la implementación de un Sistema de Recomendación de Publicaciones Científicas Nacionales de Acceso Abierto para los investigadores calificados del SINACYT. Esta alternativa se basa en la generación de recomendaciones personalizadas de publicaciones en ALICIA, a través del uso del filtrado basado en contenido tomando en cuenta un perfil de investigador. Este perfil se construyó a partir de la información relevante sobre su producción científica publicada en Scopus y Orcid. La generación de recomendaciones se basó en la técnica de LSA (Latent Semantic Analysis), para descubrir estructuras semánticas escondidas sobre un conjunto de publicaciones científicas, y la técnica de Similitud Coseno, para encontrar aquellas publicaciones científicas con el mayor nivel de similitud. Para el Proyecto, se implementaron los módulos de extracción, en donde se recoge la data de las publicaciones en ALICIA y las publicaciones en Scopus y Orcid para cada uno de los investigadores registrados en DINA a través de la técnica de extracción de datos de sitios web (web scrapping); de pre procesamiento, en donde se busca la mejora de la calidad de la data previamente extraída para su posterior uso en el modelo analítico dentro del marco de la minería de texto; de recomendación, en donde se capacita un modelo LSA y se generan recomendaciones sobre qué publicaciones científicas pueden interesar a los usuarios basado en sus publicaciones científicas en Scopus y Orcid; y de servicio, en donde se permite a otras aplicaciones consumir las recomendaciones generadas por el sistema.

An ionogram is a graph that shows the distance that a vertically transmitted wave, of a given frequency, travels before returning to the earth. The ionogram is shaped by making a trace of this distance, which is called virtual height, against the frequency of the transmitted wave. Along with the echoes of the ionosphere, ionograms usually contain a large amount of noise of different nature, that must be removed in order to extract useful information. In the present work, we propose to use a convolutional neural network model to improve the quality of the information obtained from digital ionograms, compared to that using image processing and machine learning techniques, in the generation of electronic density profiles. A data set of more than 900,000 ionograms from 5 ionospheric observation stations is available to use.

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