Prototipo de aplicación móvil para la sugerencia de recetas culinarias utilizando algoritmos de inteligencia artificial
Fecha
2021Registro en:
instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
reponame:Repositorio Institucional UNAB
Autor
Castellanos Becerra, José Daniel
Niño Parada, Emerson Giovanni
Resumen
El propósito de este proyecto fue desarrollar una aplicación móvil para el sistema operativo Android que permita realizar la búsqueda de recetas por medio de cuatro alternativas diferentes, asimismo que pudiera recomendar recetas basadas en el historial particular de cada usuario, esto se logró utilizando algoritmos de inteligencia artificial.
Para dar cumplimiento y desarrollar lo planteado anteriormente fue necesario emplear la metodología de desarrollo de cascada que consiste en dividir el desarrollo en cinco fases diferentes que nos permiten definir una serie de actividades para cada fase y así estructurar el desarrollo en el tiempo para cumplir con el alcance definido.
Las fases mencionadas previamente son requerimientos de software, diseño, implementación, verificación, y construcción de la documentación.
Para la fase de requerimientos se realizaron encuestas y entrevistas a los posibles usuarios de la aplicación para conocer sobre las habilidades culinarias y preferencias de las personas a la hora de buscar nuevas recetas.
En la fase de diseño se construyeron los mockups para tener una idea visual de cómo quedaría la aplicación, y todos los diagramas pertinentes y necesarios para tener una idea global del funcionamiento del sistema y de los componentes que la conforman.
El desarrollo del sistema estuvo compuesto por la construcción de tres componentes: la aplicación móvil, un API REST para la búsqueda de recetas y otro con el módulo de recomendaciones basado en contenido.
La aplicación móvil se desarrolló haciendo uso del IDE Android Studio, siguiendo un patrón de arquitectura basado en MVVM sin el componente View Model.
Las API REST se desplegaron en Node.js y Django, la primera se encarga de gestionar las recetas y usuarios almacenados en una base de datos no relacional alojada en MongoDB y la segunda se encarga del algoritmo de recomendaciones.
Finalmente, mediante el uso de librerías y algoritmos de inteligencia artificial, el módulo de recomendaciones presenta sugerencias de recetas basándose en el contenido que ve el usuario.