Modelo de búsqueda de productos alimenticios en supermercados online categoría abarrotes utilizando asistente virtual de tipo chatbot y extracción de datos con web scraping

• Autores: Huaman Hilari, Julissa Zaida, Quispe Ramos, Madelin Alexandra
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/2381
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/2381
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Bot conversacional; Web scraping; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En la presente investigación se propone un modelo de búsqueda de productos en la categoría abarrotes, para ayudar al usuario a reducir su tiempo en la búsqueda de un producto ya sea manualmente por cada página o desplazándose de un supermercado a otro. La propuesta permite mostrar las características principales del producto como son: imagen, descripción, precio, enlace y nombres de los supermercados online que fueron seleccionados para la propuesta, según la necesidad del usuario. A su vez permite visualizar los resultados conseguidos de la extracción de información, según el criterio de búsqueda empleado. La propuesta de investigación permitió implementar un asistente virtual tipo chatbot en la plataforma de mensajería Facebook Messenger como interfaz de entrada de consultas, esto influyo positivamente ya que la mayoría de los usuarios están familiarizados con la plataforma Facebook, adicionalmente el modelo propuesto contempla la integración de la técnica Web Scraping (extracción de datos) para el almacenamiento de datos, permitiendo obtener información actualizada y real. El almacenamiento de información se realiza empleando una base de datos No relacional en la nube Firebase la cual será consultada mediante nuestro asistente virtual. Se demostró que al implementar un asistente virtual tipo Chatbot en el servicio de búsqueda de un producto pudo reducir el tiempo un 77% en el proceso de consulta, brindando respuestas rápidas y contando con un excelente nivel de satisfacción al usuario del 69% sobre el uso del modelo propuesto.