Gracias a la World Wide Web la idea de información compartida alrededor del mundo es común para todos, la información es ingresada desde diferentes fuentes para que todos puedan verla y usarla. Una Smart Web o Semantic Web tiene como objetivo estructurar los contenidos de forma tal que todo esté relacionado y por lo tanto, presente información consistente. Para ello, se requieren de estructuras que puedan ser accesadas por computadoras y contengan reglas de inferencia para un razonamiento automático. Una de estas estructuras es la ontología. Una ontología busca conceptualizar el conocimiento de un dominio específico valiéndose de representaciones. Como primer paso para construir una ontología, se debe obtener una taxonomía. Una taxonomía es una clasificación de entidades de información a manera de jerarquías. Las taxonomías ofrecen diversas ventajas como clasificar de la información, realizar búsquedas de manera más eficaz y navegar entre muchos conceptos, sin embargo, requieren mucho esfuerzo para ser construidas a mano. Para poder construir una taxonomía en base a un grupo de documentos, primero se debe extraer los conceptos más relevantes presentes en dichos textos. Luego, se debe deducir la jerarquía se convertirá en la taxonomía. Para extraer los conceptos más relevantes de un grupo de documentos, el método CFinder ha probado ser muy útil y dar buenos resultados. El objetivo del CFinder es que sea usado para la construcción de ontologías u otro tipo de estructura que requiera una fase de extracción de conceptos clave. No obstante, no se ha integrado con un método que permita estructurar la jerarquía entre los conceptos extraídos. En este proyecto se busca complementar el método CFinder con una fase para la deducción de jerarquías entre los conceptos extraídos y la construcción de una taxonomía, de esta manera, se está brindando una nueva opción para la construcción automática de taxonomías. Para ello, se realiza la implementación de una herramienta para la construcción automática de una taxonomía de un dominio que haga uso del método CFinder. El proyecto inicia con la implementación de un módulo que permite la extracción de conceptos clave de un conjunto de documentos usando el método CFinder. Luego, se procede a implementar un módulo que permita extraer una taxonomía usando los conceptos clave extraídos. Finalmente, se realizan las pruebas necesarias para medir la eficacia del método implementado y, con los resultados obtenidos, se concluye que se alcanzó el objetivo principal del proyecto. / Tesis

Aplica la implementación de las operaciones de listas dinámicas en base a registros denominados listas estáticas. A su vez, se demuestra que las operaciones en listas estáticas pueden ser semejantes o más eficientes en las inserciones o eliminaciones en tiempo que las listas dinámicas. Las listas dinámicas podrán ser más eficientes que los registros en la utilización y ahorro de espacio de memoria, pero aun así demanda más tiempo en almacenar los datos uno por uno al crear nuevos nodos, e inclusive puede haber problemas de interrupción del compilador en la gestión de datos. Las listas estáticas permiten una mayor eficiencia en gestión de menores cantidades de datos en comparación de las listas dinámicas. Finalmente, proponiendo la creación de algoritmos en el uso de inserción, eliminación, búsqueda, guardado y recuperado de datos de listas estáticas, se debe expandir su respectivo uso lógico y expandir sus características de implementación lógica de las demás estructuras de datos dinámicos, permitiendo múltiples aplicaciones en el rendimiento de control de tiempo y estabilidad del espacio de memoria en la gestión de datos. Todo esto constituye el aporte que se brinda al desarrollo de la programación y aplicaciones múltiples de la estructura de datos. / Tesis

Gracias a la World Wide Web la idea de información compartida alrededor del mundo es común para todos, la información es ingresada desde diferentes fuentes para que todos puedan verla y usarla. Una Smart Web o Semantic Web tiene como objetivo estructurar los contenidos de forma tal que todo esté relacionado y por lo tanto, presente información consistente. Para ello, se requieren de estructuras que puedan ser accesadas por computadoras y contengan reglas de inferencia para un razonamiento automático. Una de estas estructuras es la ontología. Una ontología busca conceptualizar el conocimiento de un dominio específico valiéndose de representaciones. Como primer paso para construir una ontología, se debe obtener una taxonomía. Una taxonomía es una clasificación de entidades de información a manera de jerarquías. Las taxonomías ofrecen diversas ventajas como clasificar de la información, realizar búsquedas de manera más eficaz y navegar entre muchos conceptos, sin embargo, requieren mucho esfuerzo para ser construidas a mano. Para poder construir una taxonomía en base a un grupo de documentos, primero se debe extraer los conceptos más relevantes presentes en dichos textos. Luego, se debe deducir la jerarquía se convertirá en la taxonomía. Para extraer los conceptos más relevantes de un grupo de documentos, el método CFinder ha probado ser muy útil y dar buenos resultados. El objetivo del CFinder es que sea usado para la construcción de ontologías u otro tipo de estructura que requiera una fase de extracción de conceptos clave. No obstante, no se ha integrado con un método que permita estructurar la jerarquía entre los conceptos extraídos. En este proyecto se busca complementar el método CFinder con una fase para la deducción de jerarquías entre los conceptos extraídos y la construcción de una taxonomía, de esta manera, se está brindando una nueva opción para la construcción automática de taxonomías. Para ello, se realiza la implementación de una herramienta para la construcción automática de una taxonomía de un dominio que haga uso del método CFinder. El proyecto inicia con la implementación de un módulo que permite la extracción de conceptos clave de un conjunto de documentos usando el método CFinder. Luego, se procede a implementar un módulo que permita extraer una taxonomía usando los conceptos clave extraídos. Finalmente, se realizan las pruebas necesarias para medir la eficacia del método implementado y, con los resultados obtenidos, se concluye que se alcanzó el objetivo principal del proyecto.