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<https://opendata.unex.es/recurso/ciencia-tecnologia/investigacion/tesis/Tesis/2019-12> ou:programaDoctorado "Programa De Doctorado En Información Y Comunicación Por La Universidad De Extremadura";
    dcterms:dateSubmited "2019-11-26T00:00:00"^^xsd:dateTime;
    ou:tribunal "Arquero Aviles, Maria Del Rosario (Presidente)";
    dcterms:director "Antonio Muñoz Cañavate (Director)";
    vcard:url <https://educacion.gob.es/teseo/mostrarRef.do?ref=1828302>;
    dcterms:subject "Inteligencia Artificial", "Informacion";
    dcterms:identifier "2019-12";
    dcterms:description "Las empresas actuales se presentan ante la necesidad de contar con nuevos métodos y herramientas de gestión de la información que les permitan sobrevivir y prosperar en un entorno altamente competitivo donde la incertidumbre y la ambigüedad son la norma.Dos de las estrategias más destacadas que toman la información y su tratamiento como un elemento generador de valor en la toma de decisiones de las empresas son la Vigilancia Tecnológica y la Inteligencia Competitiva. Además, uno de los componentes fundamentales con los que debe contar un sistema basado en estas disciplinas es una metodología de recuperación de información eficiente.En los últimos años, uno de los principales ámbitos de investigación en la recuperación de inforMación lo han configurado los Algoritmos Genéticos, una práctica dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Su investigación nos ha permitido desarrollar un algoritmo con el que alcanzar un mayor entendimiento sobre cómo estos pueden contribuir a la mejora de la recuperación de información a través de la optimización de consultas y cómo los resultados obtenidos pueden ser aplicados, a su vez, sobre herramientas generadoras de conocimiento para las organizaciones.";
    ou:tribunal "Hipola Ruiz, Pedro (Vocal)";
    dcterms:subject "Diseño Y Componentes De Sistemas De Informacion";
    ou:tribunal "Solano Macías, María Del Carmen (Secretario)";
    a bibo:Thesis;
    dcterms:director "Cristina López Pujalte (Codirector)";
    dcterms:creator "María José Tena Mateos";
    dcterms:title "DELPHOS. UNA APLICACIÓN PARA LA AYUDA A LA TOMA DE DECISIONES DE LAS EMPRESAS BASADA EN PROCESOS DE INTELIGENCIA COMPETITIVA Y APOYADA EN ALGORITMOS GENÉTICOS PARA LA MEJORA DE CONSULTAS";
    ou:directorTesis <https://opendata.unex.es/recurso/educacion/universidad/personal/beefbe605744f453151b69c214686e45-antonio-munoz-canavate>, <https://opendata.unex.es/recurso/educacion/universidad/personal/6879564154019c0c97ce49c70d1e9e77-maria-cristina-lopez-pujalte>;
    ou:autorTesis <https://opendata.unex.es/recurso/educacion/universidad/personal/b9446ba17696acc1d70b769793d35f11-maria-jose-tena-mateos>.