Uso de Machine Learning en la creación de páginas web a medida de los usuarios
Descripción del Articulo
El presente estudio analiza cómo Machine Learning puede ser de gran utilidad para desarrollar interfaces con ingeniería semiótica en la obtención de páginas web usables. Del mismo modo, también analiza cómo contribuye al uso de los modelos predictivos para estructurar páginas web anticipándose a las...
Autores: | , , |
---|---|
Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2020 |
Institución: | Universidad de San Martín de Porres |
Repositorio: | Revistas - Universidad de San Martín de Porres |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:revistas.usmp.edu.pe:article/1930 |
Enlace del recurso: | https://portalrevistas.aulavirtualusmp.pe/index.php/rc/article/view/1930 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Machine Learning ingeniería semiótica modelos predictivos |
Sumario: | El presente estudio analiza cómo Machine Learning puede ser de gran utilidad para desarrollar interfaces con ingeniería semiótica en la obtención de páginas web usables. Del mismo modo, también analiza cómo contribuye al uso de los modelos predictivos para estructurar páginas web anticipándose a las necesidades de los usuarios. Para analizar cómo contribuye el análisis de las necesidades del usuario en la estructura de las páginas web y cómo influyen las páginas web usables en el nivel de satisfacción de los usuarios se realizó una encuesta a 330 alumnos de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de San Martín de Porres matriculados en el ciclo 2019-2; así como, también se realizó una prueba Thing Aloud entre un grupo de seis estudiantes. La elaboración de una página web a medida de los usuarios tiende a ser un proceso extenuante que requiere varias etapas y evaluaciones. Por lo tanto, en esta investigación se analiza cómo un modelo Machine Learning puede ser de utilidad para anticiparse a las necesidades y requerimientos de los usuarios. |
---|
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).