Implementación de una plataforma web para selección y recomendación de voluntarios para ayuda social utilizando machine learning

• Autores: Llauca Torres, Benjamin Renzo, Timoteo Montoya, Victor Sebastian
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/134716
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/134716
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje automático; Plataforma Web; Recomendaciones; Voluntariado; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación consistió en determinar la eficacia de la implementación de una plataforma web para selección y recomendación de voluntarios para ayuda social utilizando machine learning, esta se desarrolló basada en las tecnologías: Python, Node.js y React, la medición se realizó por tres indicadores: eficacia en medir los criterios de selección, nivel de recomendación del reclutador y precisión en las sugerencias de voluntarios. Los resultados obtenidos determinaron que la plataforma web fue eficaz en la selección y recomendación de voluntarios. Finalmente se concluyó que el indicador de eficacia en medir los criterios de selección obtuvo una media de 4.65, el de nivel de recomendación del reclutador una media de 4.85 y el de precisión en las sugerencias de voluntarios una media de 4.75, demostrando que los resultados fueron favorables con respecto a la selección y recomendación de voluntarios.