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

LIM, Chee Kiam and CHINNASAMY, Balakumar (2013) Connecting library content using data mining and text analytics on structured and unstructured data. Paper presented at: IFLA WLIC 2013 - Singapore - Future Libraries: Infinite Possibilities in Session 152 - Reference and Information Services.

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Abstract

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

With 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.

Conexión de los contenidos de la biblioteca utilizando minería de datos y análisis de texto en datos estructurados y no estructurados

Con 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.

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