You are given a paper review either in Spanish or English language. Based on the given review, evaluate the paper by classifying it to one of the five classes: (1) very negative, (2) negative, (3) neutral, (4) positive, and (5) very positive. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

Input: Consider Input: El trabajo presenta el diseño de AMADEUS, una plataforma que permite implementar trayectorias de robots móviles en ambientes semi-estructurados, para la investigación de los algoritmos asociados.  El trabajo en general es adecuado, sin embargo carece de algo importante: la comparación de la plataforma presentada con otras plataformas similares. Esto se ve claramente reflejado en el número de referencias. Sería adecuado el presentar referencias respecto a otras plataformas similares, e indicar cuál es la diferencia de AMADEUS respecto a ellas, lo que dejaría claramente presentado el aporte del trabajo.  Problemas en la redacción del resumen (Para llevar a cabo los movimientos definidos...). También el inglés debe ser revisado.  La calidad de las ecuaciones usadas debe ser mejorada.  La tabla en la página 9 no se ve bien, esto debe ser mejorado.  la sección 10 se llama "resultados", sin embargo lo que muestra son casos de estudio o aplicación de la plataforma.  En resumen, el trabajo es adecuado para ser aceptado, sin embargo el estado del arte respecto a plataformas similares debe ser mejorado.

Output: positive


Input: Consider Input: Este artículo presenta el desarrollo de un sistema de detección de ataques SYN-FLOOD Y SATAN mediante técnicas de clustering basadas en el algoritmo DBSCAN en ventanas de tiempo de 5 minutos.  El artículo se presenta claro en su redacción y se agradece el resumen de arquitectura diseñada, pudiendo ser un artículo interesante para ser presentado en nuestro congreso.  Mis principales reparos son: - Figura 7 presenta gráficos con ventana de 10 minutos, siendo que el la propuesta indica 5 minutos - A mi parecer el sistema no representa un proceso de minería de datos debido a que no hay nuevo conocimiento accionable, sino más bien es un sistema de clasificación. Puede que exista nuevo conocimiento, pero el documento no refleja como el sistema realizado ayudó a obtener nuevo conocimiento de los ataques. - Existe poca explicación y falta de experimentación para argumentar y justificar el uso de DBSCAN  sobre otro tipo de clustering o incluso en lugar de un clasificador. - Se sabe que un ataque SYN-FLOOD produce un número elevado de conexiones en un momento dado, por lo que no queda claro si es necesario un sistema tan sofisticado para detectar este fenómeno, esto podría ser aclarado si se incluyera la comparativa con otros enfoques.

Output: positive


Input: Consider Input: El artículo describe los conceptos de minería de datos y los pasos que un proceso KDD lleva a cabo en general, y esto último lo asocia a redes sociales y en particular a Facebook presentándolos como una adaptación propia, lo cual carece de fundamento y lógica. Por ejemplo, menciona las redes sociales donde los usuarios manifiestan gustos, sentimientos y otros estados, lo cual por lo general se presentan en texto, y por el contrario no señala nada respecto al tratamiento de texto para determinar la frecuencia de palabras y con esto lograr determinar los temas de conversación de un grupo de usuarios en la red. También describe algunas técnicas de minería de datos y mezcla la minería del web, quizás tratando de combinar diferentes métodos de minería que sería lo más lógico si se quiere abarcar diferentes aspectos de las redes sociales, es decir contenidos de texto se debiera utilizar el proceso KDT y no KDD, para el manejo de asociaciones o vínculos minería de la estructura de la web, etc. En la página 9 señala que utilizó la técnica de representación icónica para visualizar resultados, sin embargo no hay evidencias de esta experimentación en todo el trabajo. Finalmente en la conclusiones habla de una guía desarrollada la cual no se explícita en ninguna parte del artículo. También se debe señalar que tiene algunos errores de redacción, repetición de artículos y palabras.


Output: very negative