Guía docente de Gestión de Información en la Web (M50/56/2/17)

Curso 2022/2023
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 12/07/2022

Máster

Máster Universitario en Ingeniería Informática

Módulo

Tecnologías Informáticas 2

Rama

Ingeniería y Arquitectura

Centro en el que se imparte la docencia

E.T.S. de Ingenierías Informática y de Telecomunicación

Centro Responsable del título

International School for Postgraduate Studies

Semestre

Segundo

Créditos

4

Tipo

Optativa

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • Juan Manuel Fernández Luna
  • Antonio Gabriel López Herrera

Tutorías

Juan Manuel Fernández Luna

Email
  • Tutorías 1º semestre
    • Lunes 12:00 a 14:00 (D22 Etsiit)
    • Martes 12:00 a 14:00 (D22 Etsiit)
    • Miércoles 12:00 a 14:00 (D22 Etsiit)
    • Miercoles 12:00 a 14:00 (D22 Etsiit)
  • Tutorías 2º semestre
    • Lunes 11:00 a 13:30 (D22 Etsiit)
    • Martes 11:00 a 13:30 (D22 Etsiit)
    • Viernes 11:00 a 12:00 (D22 Etsiit)

Antonio Gabriel López Herrera

Email
  • Tutorías 1º semestre
    • Miércoles 10:00 a 13:00 (Bp (Fcyd))
    • Miercoles 10:00 a 13:00 (Bp (Fcyd))
    • Jueves 10:00 a 13:00 (Bp (Fcyd))
  • Tutorías 2º semestre
    • Martes 12:00 a 14:00 (D01 Etsiit)
    • Jueves 9:30 a 13:30 (Bp (Fcyd))

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Web x.0, Redes Sociales, Recuperación de Información, Sistemas de Recomendación, Vigilancia Tecnológica, Comercio Electrónico.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

No se requiere ningún prerequisito.

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Conocer la evolución de las tecnologías, herramientas y lenguajes de desarrollo de aplicaciones en la web.
  • Conocer las distintas estructuras sociales con soporte en la web.
  • Conocer los distintos procedimientos para localizar información útil entre cantidades ingentes de contenido estructurado, semi-estructurado o sin estructurar.
  • Introducir los conceptos de los sistemas de recomendaciones y su implementación y aplicación en actividades relacionadas con el turismo, la salud, la banca, el comercio electrónico.
  • Introducir los conceptos básicos de la vigilancia tecnológica así como al uso de herramientas de vigilancia tecnológica que permiten la captación y análisis de información científico-tecnológica que sirve de apoyo en los procesos de toma de decisiones.
  • Conocer los distintos tipos de negocio electrónico y sus fundamentos.
  • Conocer los distintos modelos de pago en comercio electrónico.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

  • Tema 0: Introducción a la Web 2.0 y al Análisis de Medios Sociales
  • Tema 1: Recuperación de Información: Introducción. Procesado e indexación de documentos. Modelos de Recuperación de Información. Evaluación de la recuperación. Recuperación de información en la Web. Motores de búsqueda de código abierto. Técnicas avanzadas de RI-
  • Tema 2: Sistemas de Recomendación: Introducción. Tipos de Sistemas de Recomendación. Filtrado colaborativo. Recomendación basada en contenido. Métodos híbridos. Evaluación.
  • Tema 3: Vigilancia Tecnológica: Introducción. Necesidades de información. Fases del proceso. Herramientas.
  • Tema 4: Análisis de Redes Sociales: Introducción a las Redes Complejas. Aplicaciones. Aspectos Básicos y Propiedades Estructurales de las Redes Complejas. Aspectos Básicos del Análisis de Redes Sociales. Medidas de Centralidad. Ejemplos de Aplicación.
  • Tema 5: Poda y Visualización de Redes Sociales: Necesidad de la Simplificación y Visualización de Redes. Reducción de la Dimensión en Redes. Poda de Redes. Visualización de Redes. Software de Visualización de Redes.
  • Tema 6: Detección de Comunidades y Difusión de Información en Redes Sociales: Estructura de Comunidades. Justificación de la Necesidad de Detección. Métodos de Detección de Comunidades. Ejemplos de Aplicación. Procesos Epidémicos y de Difusión. Modelos Clásicos de Propagación de Epidemias. Modelos de Difusión de Información en Redes. Ejemplos de Aplicación.

Práctico

  • Práctica 1: Desarrollo de un sistema de recuperación de información
  • Práctica 2: Desarrollo de un sistema de recomendación
  • Práctica 3: Análisis y visualización básica de una red social
  • Práctica 4: Desarrollo de un caso práctico de análisis y evaluación de redes en Twitter

SEMINARIOS:

  • Seminario 1: Introducción a la recuperación de información estructurada
  • Seminario 2: Herramientas de análisis de redes complejas y redes sociales (p.ej. Gephi y NodeXL)
  • Seminario 3: El algoritmo Pagerank de Google
  • Seminario 4: Visualización de redes en Gephi

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Mark E.J. Newman: "Networks: An Introduction", Oxford University Press, 2nd edition, 2018. ISBN 0198805098
  • Albert-László Barabási: "Network Science", Cambridge University Press, 2016. ISBN 1107076269
  • Zafarani, R., Ali Abbasi, M., Liu, H., Social Media Mining. An Introduction. Cambridge University Press 2014.
  • Cacheda, F., Fernández-Luna, J.M. y Huete, J. Recuperación de Información: Un enfoque práctico y multidisciplinar. Ed. Rama 2011.
  • Dietmar, J., Zanker, M., Felferning, A., Friedrich, G. Recommender Systems: an Introduction. Cambridge University Press 2010.
  • Wasserman, S., Faust, K. Social Network Analysis. Methods and Applications. Cambridge University Press 1994.
  • Chen, C. Information Visualization: Beyond the Horizon. Springer 2004.

Bibliografía complementaria

  • McCandless, M., Hatcher, E., Gospodnetic, O. Luce in Action (2d Edition). Manning 2011.
  • Manning, C., Raghavan, P., Schütze, H. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press 2008.
  • Ricci, F., Rokach, L., Shapira, B., Kantor, P.B. Recommender systems handbook. Springer 2011.
  • Kahaner, L. Competitive Intelligence. How to gather, analyze and use information to move your business to the top. Touchstone 1997.
  • Dou, H., Damayanty, M. Competitive Intelligence, Technology Watch and Regional Development. MUC Publishing 2004.
  • Newman, M. Networks: An introduction. Oxford 2010.
  • Kumar, S., Morstatter, F., Liu, H. Twitter Data Analytics. Springer 2013.

Enlaces recomendados

Sobre Recuperación de Información:

Sobre Sistemas de recomendación:

Sobre Vigilancia Tecnológica:

Sobre Redes Complejas:

Sobre Visualización de Información:

Sobre Análisis de Redes y Medios Sociales:

Metodología docente

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

En esta asignatura, la evaluación de la misma quedará implementada de acuerdo a un Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP). De este modo, el sistema de clasificación se basará en el desarrollo, entrega, defensa y evaluación de trabajos, realizados de forma individual, que requerirán de la adquisición de los conocimientos de la parte teórica y de su aplicación práctica.

Más detalladamente, se utilizarán de las siguientes técnicas de evaluación continua:

  1. Se realizarán prácticas de laboratorio, resolución de problemas y desarrollo de proyectos individuales y se valorarán las entregas de los informes/memorias realizados por los/las estudiantes o, en su caso las entrevistas personales con ellos/ellas y las sesiones de evaluación. En concreto, los proyectos asociados a las prácticas 1, 2 y 4 tendrán una defensa, realizada de forma presencial. La ponderación de este bloque será del 90%. Las dos primeras implicarán un 45% de la calificación final y la última otro 45%.
  2. La parte de trabajo autónomo y los seminarios se evaluarán teniendo en cuenta la asistencia a los seminarios, los problemas propuestos que hayan sido resueltos y entregados por los/las estudiantes, en su caso, las entrevistas efectuadas durante el curso y la presentación oral de los trabajos desarrollados. La ponderación de este bloque será del 10%, considerándose el proyecto de la práctica 3, de entrega voluntaria, para el presente apartado.

Evaluación Extraordinaria

Esta modalidad de evaluación se realizará en un único acto académico y consistirá en un examen escrito el día de la convocatoria oficial. Dicha prueba (evaluada de 0 a 10) incluirá preguntas tanto de tipo teórico como práctico (con una distribución de 30% de parte teórica y 70% de parte práctica) que garanticen que el/la estudiante ha adquirido la totalidad de las competencias descritas en esta misma guía docente.

Evaluación única final

La evaluación se realizará mediante un único examen escrito, con una parte relacionada con la teoría (30%) y otra con las prácticas (70%).

Información adicional