Desarrollo de un sistema recomendador web para la toma de decisiones durante el proceso de adquisición de equipos cómputo utilizando árboles de decisión.
Date
2017-09-08
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Abstract
Resumen: El sistema recomendador web TechCity tiene como objetivo proporcionar asesoría a los
posibles clientes para que puedan adquirir un equipo de cómputo, basándose en 1 de los
3 perfiles de usuario con los que cuenta el sistema junto con el presupuesto
proporcionado. Cada uno de estos perfiles engloba, a grandes rasgos, los posibles
clientes que pueden acceder al sistema.
La asignación de los componentes a cada una de las categorías se realiza utilizando
árboles de decisión proporcionados por las librerías de Python “SciKit-Learn”, los cuales
permiten la clasificación de acuerdo a sus características, y así mediante un algoritmo
combinatorio generar las posibles opciones (combinaciones), teniendo en cuenta las
condiciones necesarias para que las partes del nuevo equipo sean compatibles entre sí,
asegurando su utilización sin ningún inconveniente o percance.
Abstract: The TechCity web recommendation system aims to provide advice to potential
customers to acquire computer equipment, based on 1 of the 3 user profiles that the
system counts along with the budget provided. Each of these profiles broadly
encompasses potential customers who can access the system
The assignment of the components to each of the categories is done using decision trees
provided by the "SciKit-Learn" Python libraries, which allow classification according to
their characteristics, and thus through a combinatorial algorithm generate the possible
options (Combinations), taking into account the conditions necessary for the parts of the
new equipment to be compatible with each other, ensuring their use without any
inconvenience or mishap.
Description
Keywords
Datos, Data, Información, Information, Sistema Recomendador, Recommendation System, Aprendizaje de Maquina, Machine Learning