Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12759/6513
Título : Dashboard de proyectos de investigación de tesis de la Universidad Privada Antenor Orrego basado en indicadores extraídos a partir de procesamiento del lenguaje natural en el periodo 2013-2019
Autor : Alcalde Escobedo, Luis Alberto
Aguilar Flores, Juan Carlos
Asesor: Abanto Cabrera, Heber Gerson
Palabras clave : Aplicativo web
Dashboard
Fecha de publicación : 2020
Institución : Universidad Privada Antenor Orrego - UPAO
No. de serie: T_ING.SIST_1465
Resumen : En la presente tesis se desarrolló un Aplicativo Web para medir mediante indicadores las Tesis de un repositorio de la Universidad Privada Antenor Orrego. Esto a través de un Dashboard que permitirá al responsable del proceso de investigación desarrollo e innovación de la Escuela Profesional Ingeniería de Computación y Sistemas el acceso y manejo de las Tesis producidas y el análisis de esa producción. Este proyecto se enfocó en la indagación adaptada a los Sistemas Inteligentes de cómo desarrollar una solución especifica que nos permita clasificar y visualizar toda la información de las Tesis por medio de bases de conocimientos, para su elaboración y procedimiento del Proyecto. Se recopilo 84 tesis del repositorio UPAO para tener una idea clara y precisa de como poder clasificar o buscar. De esta forma se pudo trabajar la elaboración de un Aplicativo Web con la herramienta Shinny App de RStudio y por otro lado con el diseño e implementación del aplicativo web usando una metodología AGIL en la plataforma RStudio. Posteriormente del desarrollo del aplicativo web se fijó un entorno de prueba para clasificar y medir la capacidad de las Tesis, seguidamente se utilizó el método de web scraping con el objetivo de obtener todas las Tesis mostradas del repositorio con la finalidad de conocer los resultados a través de la propuesta empleada. Luego de obtener la los datos de las tesis pasamos a sacar los indicadores que necesitamos como: cuántas tesis pueden ver, cuantas líneas de investigación se encuentran, nombres de los jurados, con que continuidad los docentes participan como jurados o asesores. Finalmente desarrollamos el dashboard el cual tendrá todos los indicadores obtenidos al realizar la minería de texto y además se expone la conclusiones y recomendaciones de la investigación
In this thesis a Web Application was selected to observe the classification and indicators of the Theses of a repository of the Antenor Orrego Private University. This is through a Board that is responsible for the development and innovation research process of the Professional School of Computer and Systems Engineering access and management of the theses produced and the analysis of that production. This project focused on the investigation adapted to the Intelligent Systems of how to develop a specific solution that allows us to classify and visualize all the information of the Thesis through knowledge bases, for its elaboration and procedure of the Project. 84 theses from the UPAO repository were compiled which should have a clear and precise idea of how to classify or search. In this way, it was possible to work on the development of a Web Application with the Shinny App tool from RStudio and on the other hand with the design and implementation of the web application using an AGIL methodology on the RStudio platform. After the development of the web application, a test environment was established to classify and measure the capacity of the Thesis, then the web scraping method was used in order to obtain all the theses shown from the repository in order to know the results through of the proposal used. After obtaining the data of the thesis we go on to get the indicators that we need such as: how many theses can see, how many lines of research are found, names of the jurors, with which continuity the teachers participate as jurors or advisors. Finally, we develop the dashboard which will have all the indicators obtained when performing text mining and also exposes the conclusions and recommendations of the research.
URI : https://hdl.handle.net/20.500.12759/6513
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Computación y Sistemas

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