Diseño de una aplicación móvil que utiliza sistemas de filtrado de información mediante Machine Learning para identificar, recomendar y describir los datos de contacto de personas que laboran en las distintas fases de proyectos de construcción de viviendas familiares
Fecha
2022-03-22Registro en:
instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
reponame:Repositorio Institucional UNAB
Autor
Hernández Chávez, Nicolás Darío
Resumen
El presente estudio tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil basada en recomendaciones de expertos involucrados en procesos de construcción de viviendas utilizando Machine Learning. El cual se desarrolló conforme a la metodología de solución creativa de problemas (CPS) conformada por las fases; clarificación donde se realizaron actividades enfocadas a la revisión de bases de datos bibliográficas y la identificación, comparación y análisis de aplicaciones disponibles en el mercado; ideación: se aplicó una encuesta bajo el método no probabilístico- muestreo intencional; desarrollo: se ejecutaron actividades enfocadas a la construcción del prototipo y se optó por la metodología ágil SCRUM, mientras que en su última fase denominada implementación se procedió a la muestra en marca del sistema (estado en producción ) y se evaluó el prototipo. Los modelos de recomendación aplicados fueron basados en conocimiento, que captura las preferencias del usuario de forma explícita y filtrado colaborativo, que obtiene como referencia las interacciones o calificaciones dadas por los usuarios para sus recomendaciones.
El proyecto va dirigido a dos perfiles de usuario; el primero de ellos es el usuario común, quien presenta la necesidad de servicio, y el perfil experto o proveedor quienes ofertan sus servicios en el proceso de construcción de viviendas y carecen de experiencia y formación certificada.
Las pruebas realizadas al sistema muestran que este es capaz de suministrar recomendaciones personalizadas sobre los expertos, además de proveer información detallada sobre los servicios prestados y las valoraciones obtenidas en cada uno de estos.