Extracción de datos de perfiles en Google Scholar utilizando un algoritmo en el lenguaje R para hacer minería de datos
El objetivo de este artículo es hacer uso de la técnica Web Scraping para extraer datos de Google Scholar (GS)a través de diferentes métodos. El Web Scraping es una forma de minería de datos no estructurada, que permite extraer información de páginas web, escanear su código HTML y generar patrones d...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | article |
| Lenguaje: | ES |
| Publicado: |
Editorial Universitaria
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doaj.org/article/83797facf31647f4ad382447d53386a2 |
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| Sumario: | El objetivo de este artículo es hacer uso de la técnica Web Scraping para extraer datos de Google Scholar (GS)a través de diferentes métodos. El Web Scraping es una forma de minería de datos no estructurada, que permite extraer información de páginas web, escanear su código HTML y generar patrones de extracción de datos. Además, con el fin de realizar un análisis más profundo, se creó un algoritmo en el lenguaje R para comparar la velocidad de extracción de los datos y la eficiencia en el formato de salida de los datos. El artículo muestra las pruebas realizadas de estos métodos para medir la velocidad de extracción de los datos y buscar la mejor forma de extraer los datos de GS de forma estructurada. |
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