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Juan Antonio Pastor Sánchez 
, Tomás Saorín Pérez, María José Baños Moreno
Se presenta el modelo Wiki3DRank, que combina datos cuantitativos extraídos en tiempo real de Wikidata y Wikipedia para obtener un ranking de objetos de conocimiento a través de un valor cuantitativo que mida la relevancia de un objeto frente a otros en un determinado dominio. El modelo se basa en la distribución de los objetos de conocimiento en un espacio vectorial cuyas componentes se basan en tres variables principales: número de declaraciones en Wikidata sobre un ítem, número de artículos en las diferentes ediciones de Wikipedia y extensión en número de palabras de dichos artículos. Estas variables se asocian al nivel de descripción de los ítems de Wikidata, la difusión de los objetos de conocimiento asociados a los mismos en las ediciones de Wikipedia de diferentes idiomas y el grado de elaboración editorial de los correspondientes artículos de Wikipedia. Para demostrar la viabilidad del modelo se analizan una serie de casos de uso sobre diversos dominios: libros, películas, catedrales, terremotos, ríos y elementos químicos. A partir de los resultados obtenidos es posible concluir que Wiki3DRank es una herramienta que permite medir la relevancia de objetos de conocimientos en el contexto de un dominio de conocimiento. Se muestra el funcionamiento de una herramienta de código abierto que permite el cálculo en línea de Wiki3DRank. Los resultados obtenidos sugieren que el modelo propuesto puede aplicarse para diferentes contextos y dominios, que pueden introducirse elementos de ponderación y es posible extender el modelo mediante la introducción de nuevos componentes basados en otras características de los datos enciclopédicos de los objetos de conocimiento, al mismo tiempo que se mantiene el sistema de cálculo vectorial de base.
This research introduces the Wiki3DRank, a model combining real-time extracted quantitative data from Wikidata and Wikipedia to obtain a ranking of knowledge objects through a quantitative value that measures the relevance of one object compared to others in a specific domain. The model is based on the distribution of knowledge objects in a vector space, whose components are based on three main variables: the number of statements on Wikidata about an item, the number of articles in different Wikipedia editions, and the length in number of words of these articles. These variables are asso-ciated with the level of description of the Wikidata items, the dissemination of the referred knowledge objects in Wikipedia editions in different languages, and the degree of editorial elaboration of the corre-sponding Wikipedia articles. To demonstrate the viability of the model, a series of use cases across various domains are analysed: books, movies, cathedrals, earthquakes, rivers, and chemical ele-ments. From the results obtained, it is possible to conclude that Wiki3DRank is a tool that allows measure the relevance of knowledge objects in the context of a knowledge domain. The operation of an open-source tool that enables the online calcula-tion of Wiki3DRank is presented. The results sug-gest that the proposed model can be applied to different contexts and domains and that it`s ease to expand it by adding elements of weighting and extending the model with new components based on other characteristics of the encyclopaedic data of the knowledge objects, while the base vector calculation system is maintained.
