Sistema de recomendación basado en el algoritmo KNN para el incremento de las ventas en una empresa de productos de línea blanca

• Autor: Guevara Fernandez, Alexander
• 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:20.500.14095/3338
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14095/3338
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema de recomendación; Venta de electrodomésticos; Algoritmo KNN; Incremento de ventas; Aprendizaje supervisado; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Los sistemas de recomendación son herramientas que ayudan a presentar información a los usuarios de manera oportuna en relación a sus gustos y preferencias en base al análisis de datos mediante algoritmos de aprendizaje supervisado, es por ello que en la presente investigación se desarrolla un sistema de recomendación con el algoritmo KNN para mejorar las ventas de una empresa de productos de línea blanca que ayuden incrementar el valor de le empresa en el mercado mediante la recomendación de productos que se ajusten a los gustos y preferencias del cliente usando el algoritmo k vecinos más cercanos que analizan la información del cliente en el sistema y muestra al cliente productos relevantes que se adapten a sus necesidades. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto genera una tasa interna de retorno de un 14%, incrementando las ventas en la empresa y un COK del 12%, por otra parte, el algoritmo es eficiente al momento de realizar cálculos matemáticos de las preferencias de los usuarios y generar recomendaciones precisas sobre sus deseos analizando sus datos mediante el recorrido por el sistema obtenidos de las reacciones sobre un producto, comentario o al dar clic en la imagen de un artículo.