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Altmetrics

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Rosso, PAutor o Coautor

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31 de octubre de 2024
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Silhouette + Attraction: A Simple and Effective Method for Text Clustering

Publicado en: Natural Language Engineering. 22 (5): 687-726 - 2016-01-01 22(5), DOI: 10.1017/S1351324915000273

Autores:

Errecalde, Marcelo; Cagnina, Leticia; Rosso ., Paolo
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Afiliaciones

Univ Nacl San Luis, LIDIC - Autor o Coautor
Univ Politecn Valencia, NLE Lab, PRHLT Res Ctr - Autor o Coautor

Resumen

This article presents silhouette-attraction (Sil-Att), a simple and effective method for text clustering, which is based on two main concepts: the silhouette coefficient and the idea of attraction. The combination of both principles allows us to obtain a general technique that can be used either as a boosting method, which improves results of other clustering algorithms, or as an independent clustering algorithm. The experimental work shows that Sil-Att is able to obtain high-quality results on text corpora with very different characteristics. Furthermore, its stable performance on all the considered corpora is indicative that it is a very robust method. This is a very interesting positive aspect of Sil-Att with respect to the other algorithms used in the experiments, whose performances heavily depend on specific characteristics of the corpora being considered.
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Palabras clave

AlgorithmAlgorithmsAnttreeBoosting methodCluster analysisClustering algorithmsHardnessHigh qualityModelRobust methodsStable performanceText clusteringText clustering, silhouette coefficientText corporaValidation

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Natural Language Engineering debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2016, se encontraba en la posición 95/133, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Computer Science, Artificial Intelligence. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Artificial Intelligence.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-03:

  • WoS: 3
  • Scopus: 4
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-03:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 9.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 9 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: http://hdl.handle.net/10251/82648
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Argentina; United Kingdom.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (Rosso, Paolo).

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