Cómo funciona la Web

Capítulo 10 Clasificación y Filtrado de Información en la “Web Viva” usuarios. Estos sistemas deben ser capaces de interpretar información como selecciones, votos, transacciones y etiquetas para sacar provecho de la diná ­ mica social y colaborativa de la Web actual. Agradecimientos. Se agradece a Carlos Orrego y José María Hurtado por sus aportes y sugerencias que contribuyeron a mejorar este artículo. Para saber más  En el sitio Desarrollo Web hay un tutorial sencillo sobre RSS: http://www.desarrolloweb.com/articulos/2101.php  KDNuggets es un sitio dedicado a la minería de datos, descubrimiento de información y minería Web. http://www.kdnuggets.com/ Referencias 1. Soumen Chakrabarti. Mining the Web Discovering Knowledge from Hypertext Data. MorganKaufmann Publishers, 2002. 2. Ben Hammersley. Content Syndication with RSS. O'Really, 2003. 3. R. Feldman, J. Sanger. The Text Mining Handbook: Advanced Approach in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press, 2007. 4. D. Hand, H. Mannila, P. Smyth Principles of Data Mining. The MIT Press, 2001. 5. J. Han and M. Kamber. Data Mining Concepts and Techniques. Morgan Kauffman Pubdmoz lishers, 2001. 6. John S. Breese; David Heckerman; Carl Kadie. Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering Fourteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Morgan Kaufman, 1998. 7. P. Jackson, I. Moulinier. Natural Language Processing for Online Applications: Text Retrieval, Extraction and Categorization. John Benjamins Publishing Co. 2002. 8. GroupLens Research. Movielens. http://movielens.umn.edu 9. Nielsen/NetRatings. http://www.netratings.com 10. NewsMap. www.marumushi.com/apps/newsmap 11. Open Directory Project. www.dmoz.com 140