http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/601 Mon, 19 Oct 2026 08:01:46 GMT 2026-10-19T08:01:46Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1412 Título : Evaluación del criterio equidad basado en información demográfica en sistemas de recomendación de filtrado colaborativo Autor : Pavón de Brunelli, Ruth Nathalia; Martínez López, Luis; Toledo, Raciel Yera Resumen : Los sistemas de recomendación se han vuelto muy populares por su amplio uso en varios dominios y aplicaciones para ayudar en la toma de decisiones diarias, recomendando elementos adaptados a las preferencias del usuario. Uno de los métodos más utilizados en los recomendadores son los algoritmos basados en filtrado colaborativo, los cuales generan recomendaciones a partir de las valoraciones o comportamiento de otros usuarios similares del sistema. Si bien los sistemas de recomendación ofrecen un gran apoyo para filtrar datos en grandes volúmenes de información, varios estudios han revelado que estos sistemas pueden heredar fácilmente el sesgo; es decir un peso desigual de un producto respecto a otro debido a distintos aspectos, generalmente de una manera que se considera injusta. Las recomendaciones resultantes de tales sistemas pueden dar lugar a consecuencias perjudiciales para los grupos minoritarios en términos de género, etnia, raza y otros. Este trabajo tiene como objetivo evaluar el criterio de equidad basado en información demográfica, utilizando cinco métricas que abordan diferentes tipos de sesgo. Para llevar a cabo la evaluación de este criterio, se realizaron los experimentos off-line utilizando los conjuntos de datos “Movielens-100k” y “Last.fm 360K”, que poseen información demográfica de usuarios. A su vez, se utilizaron los algoritmos de recomendación de filtrado colaborativo ítem‐ítem basada en vecindario (KNN) y recomendación basada en factorización matricial (SVD), para luego evaluar la equidad de los algoritmos a partir de las métricas y la precisión de las recomendaciones generadas. Los resultados obtenidos demuestran que el algoritmo de factorización matricial (SVD) obtiene mejores resultados tanto en términos de equidad como en la precisión de las recomendaciones. Así mismo, desde la perspectiva de los conjuntos de datos utilizados, “Last.fm 360K” arroja mejores resultados en las métricas de precisión y en las métricas de equidad. Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1412 2022-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1411 Título : ESTUDIO PROSPECTIVO DEL ÁREA DE ENERGÍAS RENOVABLES CON FOCO EN ENERGÍA SOLAR MEDIANTE ANÁLISIS CIENCIOMÉTRICO Autor : Demestri Rigoni, Roberto Alfredo; Bobadilla de Almada, Gabriela Matilde Resumen : Este trabajo presenta un análisis bibliométrico prospectivo de la producción científica en el área de energías renovables, con foco en la energía solar, utilizando como fuente principal la revista “Solar Energy” y la base de datos Web of Science. El estudio emplea la herramienta Bibliometrix en el entorno RStudio para procesar y analizar 9.811 documentos publicados entre 2000 y 2022, permitiendo identificar tendencias de investigación, autores, instituciones y países más influyentes, así como la evolución temática y las redes de colaboración en el campo. Los resultados muestran un crecimiento sostenido en la producción científica sobre energía solar, con un pico en 2020, y evidencian la concentración de la productividad en un grupo reducido de autores y centros de investigación, destacando a China, India y Estados Unidos como líderes en volumen e impacto. El análisis temático revela que los tópicos predominantes incluyen eficiencia energética, simulación, diseño de sistemas fotovoltaicos y modelado, mientras que emergen líneas como almacenamiento energético e inteligencia artificial aplicada. Se observa una robusta red de colaboración internacional, con países puente como España y Australia. Propone líneas futuras de investigación que incluyen la ampliación de fuentes, el análisis de otras revistas y la integración de otros indicadores. Ofrece información relevante para la toma de decisiones académicas, científicas y tecnológicas, y para el desarrollo sostenible en el área de energías renovables. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1411 2025-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1410 Título : Smart Data para Itaipu Binacional basada en social media de Paraguay Autor : Soto, Nardy Daniel; Cabrera, Francisco E. Resumen : La percepción pública de Itaipu Binacional, juega un papel crucial en su operación y relación con la comunidad. La vastedad y volatilidad de información en plataformas digitales plantean un desafío para entender y responder adecuadamente a su audiencia. Ante esta problemática, el presente trabajo propone un análisis exhaustivo de datos desde el 01/01/2009 hasta el 30/06/2023, con el objetivo de comprender de manera detallada lo que los usuarios opinan y sienten sobre Itaipu Binacional para mejorar su reputación y posición a nivel país, evaluando el sentimiento, temas predominantes y eventos que generan picos de interacción con relación a Itaipu Binacional. El monitoreo activo y estratégico de las percepciones en medios digitales es esencial para Itaipu Binacional porque los resultados obtenidos ofrecen conocimientos que permiten una mejor planificación comunicacional y una respuesta más efectiva ante situaciones de crisis o malentendidos, debido a que se pudo conocer los sentimientos de los comentarios, los temas más relevantes y la presencia en el tiempo de los usuarios y de la propia Entidad. Utilizando técnicas cuantitativas y cualitativas, se analizó la presencia de la empresa en las discusiones digitales y las categorías más mencionadas. Se crearon indicadores de ocurrencias de eventos que indican una alerta de atención ante posibles inicios de crisis. Los hallazgos muestran una percepción variante a lo largo del tiempo, influenciada notablemente por eventos políticos y sociales. Gobierno y Energía dominaron las discusiones, mientras que temas como Medio Ambiente y Turismo estuvieron menos presentes. Se pudo notar que la mayor cantidad de interacciones se da los lunes, y también se identificaron fechas específicas con picos de interacción, lo que señala la influencia de eventos externos en la percepción pública. Estos hallazgos destacan la viabilidad de la creación de un sistema de Smart Data para Itaipu, optimizando la comprensión y respuesta a las dinámicas de percepción pública en tiempo real. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1410 2024-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1409 Título : Análisis cienciométrico de la literatura sobre Inteligencia Artificial aplicada a problemas de Ingeniería. Autor : Jiménez Benítez, Mario; López Pires, Fabio; Martínez Jara, Eustaquio Resumen : La muestra está compuesta por todos los resultados científicos del repositorio Web of Science desde el año 2005 hasta Diciembre del 2024 con 159,139 documentos recopilados y procesados. El análisis se centra en la cronología, cronología por tipo de documento, producción geográfica, además del análisis del cumplimiento de diversas leyes de la producción científica, también se realiza la indexación editorial, institucional y lingüística de artículos, reseñas, informes, cartas, congresos, crecimiento exponencial. A juzgar por los resultados, se puede decir que la producción ha alcanzado su punto máximo hasta el día de hoy, pero sigue creciendo el aporte científico de manera exponencial. Esto nos permite identificar tendencias y tomar más decisiones basadas en los datos para continuar o iniciar nuevas investigaciones. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1409 2025-01-01T00:00:00Z