Sistema de recomendaciones inteligentes para la selección de productos en tiendas retail, Lima 2024

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En la presente investigación se demuestra el desarrollo de un sistema de recomendaciones inteligentes en lima, 2024. El principal objetivo de esta investigación es determinar como la implementación de un sistema de recomendaciones inteligentes influye en la reducción de tiempo para la selección de p...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Torres Lopez, Percy Andree
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/155520
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Materia:Inteligencia artificial
Web scraping
Tiendas retail
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description En la presente investigación se demuestra el desarrollo de un sistema de recomendaciones inteligentes en lima, 2024. El principal objetivo de esta investigación es determinar como la implementación de un sistema de recomendaciones inteligentes influye en la reducción de tiempo para la selección de productos en una tienda retail. Lo cual permitirá a los usuarios reducir el tiempo al seleccionar un producto y tener una recomendación basada en una inteligencia artificial potente como lo es Gemini que es capaz de procesar hasta 600 mil millones de palabras en solo 18 horas. Se empleo el lenguaje de programación de Python y sus librerías para extraer información utilizando web scraping de 4 tiendas retail. El tipo de estudio fue aplicado con un enfoque cuantitativo y el diseño experimental, en donde se tomó como muestra a 60 usuarios para ambos indicadores como lo son el indicador de reducción de tiempo y el indicador de satisfacción de usuarios. Los resultados que se obtuvieron muestran que el sistema de recomendaciones inteligentes reduce el tiempo hasta en 2 minutos con 38 segundos al seleccionar un producto y mejora la satisfacción de los usuarios.
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El tipo de estudio fue aplicado con un enfoque cuantitativo y el diseño experimental, en donde se tomó como muestra a 60 usuarios para ambos indicadores como lo son el indicador de reducción de tiempo y el indicador de satisfacción de usuarios. Los resultados que se obtuvieron muestran que el sistema de recomendaciones inteligentes reduce el tiempo hasta en 2 minutos con 38 segundos al seleccionar un producto y mejora la satisfacción de los usuarios.Lima NorteEscuela de Ingeniería de SistemasSistemas de Información y ComunicacionesTecnologías de la información y comunicaciónDesarrollo económico, empleo y emprendimientoTrabajo decente y crecimiento económicoPRESENCIALapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVInteligencia artificialWeb scrapingTiendas retailhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Sistema de recomendaciones inteligentes para la selección de productos en tiendas retail, Lima 2024info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería de SistemasUniversidad César Vallejo. 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