Sistema de recomendación basado en el algoritmo K vecinos más cercanos (KNN) para la venta de vehículos de segunda mano de la empresa Comercial Gálvez S.R.L

Descripción del Articulo

El estudio tuvo como objetivo optimizar las ventas y promoción de vehículos de segunda mano en la empresa Gálvez S.R.L. mediante un sistema de recomendación basado en el algoritmo K vecinos más cercanos (KNN). Se adoptó una investigación aplicada con enfoque cuantitativo, utilizando un set de datos...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Carhuapoma Dett, Yeison Danner
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Católica Sedes Sapientiae
Repositorio:UCSS-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucss.edu.pe:20.500.14095/3511
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14095/3511
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sistema de recomendación
Venta de vehículos
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Algoritmo K vecinos más cercanos (KNN)
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description El estudio tuvo como objetivo optimizar las ventas y promoción de vehículos de segunda mano en la empresa Gálvez S.R.L. mediante un sistema de recomendación basado en el algoritmo K vecinos más cercanos (KNN). Se adoptó una investigación aplicada con enfoque cuantitativo, utilizando un set de datos que incluía variables como marca, año, precio, combustible, cilindrada, potencia, transmisión, consumo, emisiones de CO₂, carrocería, dimensiones, peso, seguridad y kilometraje. Esta información permitió construir un modelo eficaz con el algoritmo KNN, implementado en lenguaje PHP y arquitectura Modelo-Vista-Controlador (MVC). Los resultados evidenciaron que, aunque existen múltiples modelos de recomendación, su aplicación en vehículos usados es limitada. El KNN fue seleccionado por su simplicidad, eficiencia y capacidad para generar recomendaciones precisas. El sistema desarrollado, SIREGA, demostró alto rendimiento ofreciendo sugerencias personalizadas. En conclusión, SIREGA optimiza la venta al facilitar la exploración de vehículos acordes con las preferencias del cliente, mejorando su experiencia y apoyando la toma de decisiones de compra eficientemente.
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