La percepción de calidad de servicio como determinante de la recomendación: una predicción mediante inteligencia artificial para los hoteles en Cartagena

dc.creatorMoros Ochoa, María Andreína
dc.creatorLis-Gutiérrez, Jenny Paola
dc.creatorCastro Nieto, Gilmer Yovanni
dc.creatorVargas, César Augusto
dc.creatorRincón, Juan Carlos
dc.date.accessioned2020-02-21T20:57:22Z
dc.date.available2020-02-21T20:57:22Z
dc.date.created2020-02-21T20:57:22Z
dc.date.issued2019
dc.identifier9789585804777
dc.identifierhttps://repositorio.konradlorenz.edu.co/handle/001/1781
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.14349/kl2019001.6
dc.description.abstractEste capítulo identifica las variables que permiten explicar la recomendación o no de los hoteles, de usuarios en la ciudad de Cartagena, a partir de algoritmos de inteligencia artificial. Se identificaron los algoritmos que mejor desempeño tenían: Random Forest (100%), SVM (100%), KNN (98%), AdaBoost (94%), árbol de decisión (92%), redes neuronales (86%) y CN2 (82%). Para las alternativas de tal vez recomendaría y no recomendaría, no hubo algoritmos con capacidad de predicción superior al 75%.
dc.languagespa
dc.relationDiálogos sobre investigación
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rightsAtribución – No comercial – Sin derivar: permite que otros puedan descargar las obras y compartirlas con otras personas, siempre que se reconozca su autoría, pero no se pueden cambiar de ninguna manera ni se pueden utilizar comercialmente.
dc.sourcehttps://editorial.konradlorenz.edu.co/2019/04/di%C3%A1logos-sobre-investigaci%C3%B3n-avances-cient%C3%ADficos-konrad-lorenz.html
dc.titleLa percepción de calidad de servicio como determinante de la recomendación: una predicción mediante inteligencia artificial para los hoteles en Cartagena
dc.typeCapítulo de Libro


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