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

• 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
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/155520
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Web scraping; Tiendas retail; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

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.