1. Enseñar la relación entre Documentación, Recuperación de Información y Bases de datos.
   
   
2. Enseñar el paradigma de la arquitectura cliente‐servidor en el contexto de un servidor web, que actúa como proveedor de servicios de información y recuperación.
   
   
3. Enseñar las tecnologías de gestión de bases de datos y muy especialmente el lenguaje de consulta SQL y sus capacidades de recuperación de información.
   
   
4. Enseñar el funcionamiento de un buscador, experimentando con su base de conocimiento, método de recuperación, interacción con el usuario e interpretación de su consulta.
   
   
5. Enseñar los principios de la minería de textos y datos, el funcionamiento de un agregador de contenidos a partir de un programa parser, especializado en la recolección de información procedente de canales de sindicación RSS y archivos XML.
   
   
6. Enseñar los principios de la clasificación automática de textos, experimentando con un sistema de machine‐learning basado en las tecnologías previamente aprendidas

1. Introducción y contexto de la asignatura. 

1.1. Objetivos de la asignatura. Se explican los objetivos de la asignatura en torno a los temas que serán abordados, estos son el conocimiento de las relaciones intrínsecas entre Documentación, Recuperación de Información y Bases de datos. También se revisa el paradigma de la arquitectura cliente‐servidor, como proveedor de servicios de Información y Recuperación. Se introduce el papel de las tecnologías de gestión de bases de datos y el lenguaje de consulta SQL orientado a Recuperación de Información, así como su relación con los buscadores. Además, se presenta la correlación con los principios de minería de textos y datos y las aplicaciones de la clasificación automática de textos.

1.2. Contexto formativo. Se define el espacio formativo que ocupa la asignatura en el plan de estudios del Máster, explicando qué relación guarda con el resto de asignaturas del máster por sus contenidos, aplicaciones y funciones. Se constata la transversalidad de la Recuperación de Información, el procesamiento y almacenamiento de la Información, así como su clasificación y representación. 

1.3. Contexto profesional. Se presentan los perfiles profesionales relacionados con el contenido y competencias definidos para la asignatura, en concreto Documentalista, Bibliotecario, Archivero, Referencista, Analista de información y datos, Gestor documental, Desarrollador de servicios de información, Desarrollador de experiencia de usuario y Desarrollador de buscadores.

2. Documentación y Recuperación de Información.

2.1. Concepto de Documentación. Definición del concepto de Documentación, contextualización y objetivos, áreas de investigación, enumeración de los procesos documentales y sus implicaciones en las unidades de información y documentación.

2.2. La Cadena Documental. Definición del concepto de Cadena Documental en el contexto de los sistemas de información, procedimientos de la Cadena Documental, entrada de datos, identificación, análisis documental, clasificación y lenguajes documentales, indización, extracción de puntos de acceso, vaciado de contenidos, digitalización, indexación, almacenamiento, catálogo y recuperación. Variaciones de la Cadena Documental en bibliotecas, archivos y centros de documentación. La Cadena Documental en el Contexto Digital.

2.3. Recuperación de Información. Definición del concepto de Recuperación de Información, objetivos y contexto documental, su integración en los sistemas de información, la Cadena Documental de la Recuperación de Información, los programas webcrawler, la extracción de información de Internet, la depuración de los textos para conformar la colección, la tokenización y transliteración, la eliminación de palabras vacías, el análisis de frecuencias de los términos, la reducción morfológica, la agrupación de términos, los pesos de los términos, el almacenamiento de la información en bases de datos, el fichero inverso, los motores de almacenamiento, el set de caracteres en el almacenamiento de la información, los modelos de recuperación de información, los coeficientes de similaridad, el ranking de resultados, la representación de la información, la consulta y experiencia del usuario, los procesos de reformulación de consulta y retroalimentación, análisis de las diferencias entre Recuperación de Datos y Recuperación de Información. 

2.4. Bases de datos relacionales. Concepto de base de datos relacional, características de las bases de datos, los tipos de campo, los campos clave, los campos de indexación, los índices de las tablas, el modelo relacional y el modelo entidad‐relación.

3. Lenguaje de consulta SQL orientado a Recuperación de Información.

3.1. Sintaxis, cláusulas y aspectos básicos de SQL. Definición de SQL, conceptos esenciales, aplicaciones y usos, formas de notación, cláusulas y valores, sintaxis para la construcción de sentencias, ejemplos de selección, inserción, borrado y edición de registros, cláusulas de ordenación, paginación, agrupación, recuento y operadores booleanos AND, OR, NOT, XOR.

3.2. Administración de MySQL con phpMyAdmin. Definición y aplicaciones de la base de datos MySQL y el SGBD phpMyAdmin, creación de bases de datos y tablas, ejecución de consultas SQL, estadísticas de uso, importación y exportación, configuración de phpMyAdmin, replicación y sincronización de la base de datos, administración de tablas, cuentas de usuarios y privilegios de acceso.

3.3. Sentencias relacionales con SQL. Cláusula de alias AS, las operaciones de relación en SQL, cláusulas JOIN ON, LEFT JOIN ON, RIGHT JOIN ON, FULL JOIN ON, UNION, UNION ALL, autorelaciones (relaciones circulares) SELF JOIN

3.4. Consulta básica con SQL y recuperación de datos. Consultas de selección, la recuperación básica de datos, definición de la cláusula LIKE y su aplicación, las expresiones regulares y los patrones en la recuperación avanzada de datos, definición de la cláusula REGEXP y su aplicación, ejemplos de consulta y recuperación de datos.

3.5. Consulta avanzada con SQL y recuperación FULLTEXT. Recuperación en lenguaje natural, la recuperación a texto completo, el método FULLTEXT en MySQL, preparación de una tabla para FULLTEXT, cláusulas FULLTEXT, recuperación NPL con FULLTEXT, recuperación en modo booleano con FULLTEXT, recuperación con expansión de consulta en FULLTEXT, uso del coeficiente de similaridad para la ordenación de los resultados, ejemplos de consulta avanzada SQL.

4. Aplicaciones de Recuperación de Información: Los buscadores.

4.1. Concepto de buscador. Definición de motor de búsqueda, tipos de buscadores, el rastreo de los contenidos en Internet, los metabuscadores y las búsquedas federadas.

4.2. Componentes de un SRI Web. Revisión de los componentes de un SRI (Sistema de Recuperación de Información) en la Web, explicación del interfaz de interacción con el usuario, la consulta del usuario y su representación, la adquisición de documentos y contenidos en la base de conocimiento, el almacenamiento de la colección, la representación de los documentos, el algoritmo de similaridad documental, la representación de los resultados, el uso de reglas para el filtrado de la información.

4.3. Inteligencia artificial aplicada a la consulta del usuario. La evaluación, diagnóstico y procesamiento de la consulta del usuario, la interpretación de la necesidad de información, los tipos de consulta, reglas para la inferencia de las consultas y necesidades de información, diseño de patrones de comportamiento condicional en un buscador, los árboles de decisión y principios de la inteligencia artificial en buscadores.

5. Recolección y recuperación de Información: Sindicación de contenidos

5.1. Sindicación de contenidos. Concepto Sindicación de contenidos, funcionamiento y procesos de la Sindicación de contenidos, aplicaciones y usos, los agregadores de contenidos.

5.2. Formatos de sindicación: XML y RSS. Edición de archivos XML y su sintaxis, validación de archivos XML, los prefijos de los espacios de nombres Namespaces, la creación de canales de sindicación en formato RSS, características y etiquetados, la propiedad de extensibilidad de los formatos.

5.3. Recolección automática de contenidos: parser. Los programas parser, funciones y aplicaciones, los parser en la minería de textos y datos, técnica parser aplicada a XML, RSS y HTML.

6. Sistemas de clasificación automática de documentos.

6.1. Concepto de sistemas de clasificación automática. La clasificación de documentos, métodos y algoritmos de clasificación automática, la supervisión y evaluación de los resultados, los falsos positivos y los falsos negativos.

6.2. Clasificación con redes de palabras. El modelo BoW de bolsas de palabras, definición, características e implementación.

6.3. Clasificación mediante machine‐learning. Concepto, definición y características del modelo de machine‐learning, el aprendizaje automático supervisado y no supervisado, composición de muestras de aprendizaje, el análisis de sentimiento.