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dc.contributor.authorARCE CARDENAS, SAMUEL-
dc.creatorARCE CARDENAS, SAMUEL 988326-
dc.date.accessioned2023-01-03T18:39:52Z-
dc.date.available2023-01-03T18:39:52Z-
dc.date.issued2021-11-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4950-
dc.descriptionLa presente tesis trata sobre la implementación de sistemas de recomendación turística diseñados para predecir las preferencias de los usuarios sobre un lugar o actividad turística en México. Se propusieron tres sistemas de recomendación: dos basados en filtrado colaborativo (usuario e ítems) y otro basado en filtrado demográfico. Se generó un corpus mediante la recopilación de 2,263 calificaciones de TripAdvisor.com sobre dieciocho lugares turísticos de México. Los resultados experimentales muestran que el sistema de recomendación con filtrado demográfico supera a los basados en el filtrado colaborativo, obteniendo un error absoluto medio de 0.67 y un error cuadrático medio de 1.2980. Estos resultados también muestran una mejora significativa sobre una línea de base de clase mayoritaria basada en un desequilibrio considerable.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherSistema de recomendación turística, filtrado colaborativo, filtrado demosgráfico, turismo en México.es_MX
dc.titleDESARROLLO DE HERRAMIENTAS DE SOFTWARE PARA DETERMINAR EL PERFIL DEL TURISTA PARA GENERAR RECOMENDACIONES AUTOMÁTICASes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorFajardo Delgado, Daniel-
dc.contributor.directorÁlvarez Carmona, Miguel Ángel-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Ciudad Guzmánes_MX
Appears in Collections:Tesis maestría en ciencias de la computación

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