Extracción de datos de perfiles en Google Scholar utilizando un algoritmo en el lenguaje R para hacer minería de datos

Danny V. Murillo, D. Saavedra, Erika Quintero
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Abstract

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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在谷歌Scholar中使用R语言算法进行数据挖掘
本文的目的是利用Web抓取技术通过不同的方法从谷歌Scholar (GS)中提取数据。Web抓取是一种非结构化数据挖掘形式,它允许从网页中提取信息,扫描它们的HTML代码,并生成数据提取模式。此外,为了进行更深入的分析,用R语言创建了一种算法来比较数据提取速度和输出数据格式的效率。本文展示了对这些方法进行的测试,以测量数据提取速度,并寻找以结构化方式提取GS数据的最佳方法。
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