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Web Scraping de los Perfiles y Publicaciones de una Afiliación en Google Scholar utilizando Aplicaciones Web e implementando un Algoritmo en R

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Autor
Murillo, Danny
Saavedra, Dalys
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítem
Resumen
El objetivo de este artículo es hacer uso de la técnica Web Scraping para extraer datos de Google Scholar a través de diferentes métodos. El Web Scraping es una forma de minería de datos no estructurada, que permite extraer información de páginas web, escanear su código HTML y generar patrones de extracción de datos. El artículo muestra las pruebas realizadas de estos métodos para medir la velocidad de extracción de los datos y buscar la mejor forma de extraer los datos de GS de forma estructurada. El artículo también muestra el análisis y desarrollo de un algoritmo en el lenguaje R, para comparar la velocidad de extracción de los datos y la eficiencia en el formato de salida de los datos.
URL
http://revistas.utp.ac.pa/index.php/memoutp/article/view/1465
Colecciones
  • 2017: 4to Congreso Internacional AmITIC 2017, Aplicando nuevas tecnologías [32]
Licencia
info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

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Repositorio Institucional de Documentos Digitales de Acceso Abierto de la Universidad de Tecnológica de Panamá.
Este repositorio utiliza la Licencia CC BY-NC-SA y funciona bajo DSpace.

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