Construcción de un grafo de conocimiento para un observatorio inmobiliario

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Dioguardi, Felipe
Otros autores o Colaboradores: Torres, Diego, Antonelli, Rubén Leandro, Río, Juan Pablo del
Formato: Capítulo de libro
Lengua:español
Temas:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149514
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Resumen:Los observatorios inmobiliarios permiten la producción y sistematización de datos provenientes del mercado inmobiliario. En manos de estadistas y expertos del dominio, resultan herramientas invaluables para el estudio de los valores del suelo en un área geográfica determinada. Crear un observatorio inmobiliario requiere la disponibilidad de una gran cantidad de datos, lo que puede resultar un problema si no se cuenta con información extensa, confiable, actualizada, y pública. Para solucionarlo, este artículo presenta una metodología para la extracción de conocimiento proveniente de páginas web dedicadas a la publicación de avisos inmobiliarios, utilizando tecnologías de web scraping. Además, propone el almacenamiento de la información inmobiliaria en un grafo de conocimiento estructurado por una ontología acorde al dominio, que dotará los datos externos de valor semántico. Esto posibilitará la inferencia de nuevo conocimiento, y facilitará su manipulación por parte de máquinas y sistemas automatizados. Por último, este artículo ofrece los resultados preliminares de la implementación de una herramienta que sigue con la metodología propuesta, con relación a la capacidad de relevamiento inherente a un proceso manual. Este trabajo se desarrolla en el marco de la tesina de grado titulada "Evaluación de técnicas de detección de duplicados sobre grafos de conocimiento de avisos inmobiliarios", presentada con el proyecto "Observatorio de valores del suelo e instrumentos de financiamiento del desarrollo urbano".
Notas:Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
Descripción Física:1 archivo (144,4 kB)

MARC

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