Aprendizaje automático para la optimización de procesos de marketing digital en el sector turístico
Descripción del Articulo
El presente trabajo de investigación tiene el objetivo de realizar un estudio de los modelos utilizados en las metodologías de machine learning para la optimización de procesos, enfocándonos en específico en el sector turismo por ser uno de los ejes más importantes en la economía mundial. Para el de...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2020 |
| Institución: | Universidad Tecnológica del Perú |
| Repositorio: | UTP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/3430 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12867/3430 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Aprendizaje automático Marketing digital Opinion mining (análisis de sentimientos) Turismo Inteligencia artificial https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | El presente trabajo de investigación tiene el objetivo de realizar un estudio de los modelos utilizados en las metodologías de machine learning para la optimización de procesos, enfocándonos en específico en el sector turismo por ser uno de los ejes más importantes en la economía mundial. Para el desarrollo de la investigación se ha realizado estudios de distintos artículos de investigación que se encuentran relacionados a los temas relacionados a este trabajo, con la finalidad de argumentar la evaluación de los diferentes tipos de machine learning en base a los resultados que se obtuvieron en estudios realizados por investigadores, para conocer el rendimiento y la precisión en referencia a la clasificación de opiniones de usuarios publicados en páginas web de turismo. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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