Connecting library content using data mining and text analytics on structured and unstructured data

dc.audienceAudience::Reference and Information Services Section
dc.conference.sessionTypeReference and Information Services
dc.contributor.authorLim, Chee Kiam
dc.contributor.authorChinnasamy, Balakumar
dc.contributor.translatorLandáburu Areta, Luisa María
dc.date.accessioned2025-09-24T08:02:31Z
dc.date.available2025-09-24T08:02:31Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractWith so much data available, how can busy users find the right bits of information? The venerable search does a great job but is it sufficient? A typical search at a popular Internet search engine returns thousands of results for a user to sieve through. This tedious process continues after finding a relevant article to find the next one and the next one until the user’s information needs are satisfied (or they give up). Instead of having users repeat the tedious search and sieve process, we should push relevant information packages to them. And to do this, we must connect our content. The advances in Big Data technologies present significant opportunities for us to connect the huge and growing amount of information resources in our repositories. By leveraging data mining and text analytics techniques, and Big Data technologies, the National Library Board (NLB) of Singapore has connected our structured and unstructured content. This has allowed us to provide comprehensive, relevant and trusted information to our users.en
dc.description.abstractCon tantos datos disponibles, ¿cómo pueden los ocupados usuarios encontrar los bits adecuados de información?. La honorable búsqueda hace un gran trabajo, pero ¿es suficiente? Una búsqueda típica en un popular motor de búsqueda de Internet devuelve miles de resultados para que los filtre el usuario. Después de encontrar un artículo pertinente, continua este tedioso proceso para encontrar el siguiente y el siguiente hasta que son solventadas las necesidades de información de los usuarios (o se dan por vencidos). Deberíamos enviarles paquetes de información pertinente, en vez de hacer que los usuarios repitan el tedioso proceso de búsqueda y filtrado. Y para hacer esto, debemos conectar nuestro contenido. Los avances en tecnologías Big Data nos muestran importantes oportunidades para conectar la enorme y cada vez mayor cantidad de recursos de información en nuestros repositorios. Mediante el uso de técnicas de minería de datos y análisis de texto, y tecnologías Big Data, la National Library Board (NLB ) de Singapur ha conectado nuestro contenido estructurado y no estructurado. Esto nos ha permitido ofrecer una información completa, relevante y de confianza a nuestros usuarios.es
dc.identifier.relatedurlhttp://2013.ifla.org
dc.identifier.urihttps://repository.ifla.org/handle/20.500.14598/5091
dc.language.isospa
dc.rightsAttribution 3.0 Unported
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
dc.subject.keyworddata mining
dc.subject.keywordtext analytics
dc.subject.keywordMahout
dc.subject.keywordHadoop
dc.subject.keywordNational Library Board (NLB) of Singapore
dc.titleConnecting library content using data mining and text analytics on structured and unstructured dataen
dc.titleConexión de los contenidos de la biblioteca utilizando minería de datos y análisis de texto en datos estructurados y no estructuradoses
dc.typeArticle
ifla.UnitSection:Reference and Information Services Section
ifla.oPubIdhttps://library.ifla.org/id/eprint/131/

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