Desarrollo de una aplicación móvil bajo NativeScript para la recomendación de recursos turísticos en base al algoritmo de K-NN

• Autor: Castro Vilchez, Félix German
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Peruana Unión
• Repositorio: UPEU-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/4880
• Enlace del recurso: http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/4880
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: KNN; Sistemas de recomendación; Kanban; Turismo; Desarrollo móvil; NativeScript; Flutter; NodeJS; LoopBack; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En la gran cantidad de información disponible en internet, al momento de ser analizada y ver todas las posibles alternativas y elegir puntos de intereses que se ajusten al perfil, a las preferencias y a los recursos disponibles de un turista, puede resultar una tarea tediosa, aburrida e inversión de mucho tiempo al no contar con una herramienta interactiva que facilite dicha tarea. Motivo por el cual se planteó desarrollar una aplicación móvil para la recomendación de recursos turísticos en base al algoritmo de K-NN. Para la investigación se optó por una metodología ágil; Kanban, para la gestión exclusiva de las tareas para el cumplimiento de los objetivos, apoyada a la ISO 12207, ciclo de vida del desarrollo de software. Los datos de los recursos turísticos fueron extraídos de la plataforma de MINCETUR empleando la técnica web Scraping, exclusivamente con el fin para probar los algoritmos con datos reales. Todo este proceso fue realizado bajo el método de CRISP-DM; método para investigaciones de minería de datos. El algoritmo fue programado en NodeJS, posteriormente fue integrado al servidor de la aplicación hecho en LoopBack 4; framework de NodeJS para crear aplicaciones de API REST, justamente para consumirlas desde una aplicación móvil o cualquier otro sistema a nivel cliente. El desarrollo móvil se hizo desde un enfoque multiplataforma, esto por las ventajas que ofrecen tanto a los clientes y desarrolladores. Como resultado final se tuvo la aplicación móvil funcional que realiza recomendaciones de los recursos turísticos según a las calificaciones positivas y a los datos demográficos de los usuarios.