Show simple item record

dc.contributor.advisorGómez Quispe, Hugo Yosefes_PE
dc.contributor.authorPacombia Ramos, Yissica Beatrizes_PE
dc.contributor.authorHuanaco Barrientos, Leydyes_PE
dc.date.accessioned2024-12-18T19:39:59Z
dc.date.available2024-12-18T19:39:59Z
dc.date.issued2024-12-19
dc.identifier.urihttps://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/23737
dc.description.abstractLa presente investigación titulada "Desarrollo de un sistema de recomendación para la plataforma de e-commerce de la empresa La Veintiuno EIRL, utilizando algoritmos de filtrado colaborativo", tuvo como objetivo principal diseñar, implementar y validar un sistema de recomendación que optimice la experiencia de compra de los clientes de la empresa. El enfoque del estudio fue desarrollar una solución personalizada basada en algoritmos de filtrado colaborativo que algoritmos, permitiendo a los usuarios recibir recomendaciones precisas de productos de autopartes, mejorando las recomendaciones de productos de autopartes, mejorando la eficiencia operativa, y la gestión de inventarios. gestión de inventarios. En el desarrollo del sistema, se diseñó una arquitectura para integrar información de varios grupos de usuarios información de varios grupos de usuarios (mayoristas y minoristas) y productos, permitiendo la generación de sugerencias de compra tanto a nivel individual como colectivo. colectiva. La implementación de los algoritmos se llevó a cabo a partir de los datos transaccionales históricos de la plataforma, optimizando las recomendaciones de productos complementarios o similares para productos complementarios o similares tanto para grandes compradores como para consumidores individuales. La validación del sistema se realizó a través de métricas técnicas de rendimiento, como la precisión, el recuerdo y los tiempos de respuesta. Los resultados obtenidos demostraron una mejora significativa de la tasa de conversión, una mayor eficiencia en la gestión del inventario, y tiempos de respuesta inferiores a 400 ms para la generación de recomendaciones. Con estos resultados, se concluye que el sistema de recomendación basado en filtrado colaborativo implementado en la plataforma de comercio electrónico de La Veintiuno EIRL es altamente eficaz en la optimización de la experiencia del usuario y en la mejora de los procesos internos de la empresa. procesos internos de la empresa.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.subjectAlgoritmos de recomendaciónes_PE
dc.subjectE-commercees_PE
dc.subjectFiltrado colaborativoes_PE
dc.subjectOptimización de inventarioes_PE
dc.subjectSistemas de recomendaciónes_PE
dc.titleDesarrollo de un sistema de recomendación para la plataforma de e-commerce de la empresa La Veintiuno EIRL utilizando algoritmos de filtrado colaborativoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemases_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8627-412Xes_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorAliaga Payehuanca, Elvis Augustoes_PE
renati.jurorRomero Flores, Robert Antonioes_PE
renati.jurorJimenez Chura, Adolfo Carloses_PE
renati.author.dni74526026
renati.author.dni77287284
renati.advisor.dni01546846


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess