Desarrollo de un sistema recomendador web para la toma de decisiones durante el proceso de adquisición de equipos cómputo utilizando árboles de decisión.

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.