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Título : Desarrollo de Tienda Virtual que Proporcione Sugerencias de Compra por Medio de MACHINE LEARNING para la Empresa DEPORPAS S.A.
Autor : Villacís Valarezo, Gabriel Antonio
Tutor(es): Sangacha Tapia Lady
Palabras clave : E-Commerce
Machine Learning
Sistema de Recomendación
Desarrollo de Software
React
Redux
Librec
Medología Scrum
Fecha de publicación : 2018
Editorial : Universidad De Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales
Citación : Ejemplar;1
Tipo: Thesis
Resumen : En la actualidad, son cada vez más las empresas dedicadas al comercio que para ser más competitivas deben incursionar en el ámbito del comercio electrónico. En este contexto la tienda virtual constituye una herramienta tecnológica primordial, puesto que por medio de ella se puede ganar más cuota de mercado y concretar una gran cantidad de transacciones de venta, así como también ejecutar estrategias de marketing personalizado para cada cliente. En este sentido, el presente proyecto tecnológico tiene como finalidad incursionar en el desarrollo web de una tienda virtual e implementar Machine Learning para la automatización del proceso de promoción de productos de forma personalizada a cada consumidor. Para ello se ha seleccionado a la empresa Deporpas S.A. dedicada al negocio de importación y venta al por mayor de repuestos y accesorios de vehículos. La metodología que se aplicó en el desarrollo del proyecto es: SCRUM. Se diseñó un sistema distribuido que consiste en un back-end a través de una API RESTful y dos aplicaciones web del tipo Single Page Application: la tienda virtual y su panel de administración correspondiente. Las tecnologías utilizadas en el desarrollo son Java y JavaScript utilizando las librerías React y Redux. Para generar las sugerencias de compra se hizo una revisión de la literatura sobre Machine Learning aplicada en sistemas de recomendación y se diseñó un modelo para la generación de recomendaciones basado en los datos de compras pasadas de los clientes y sus características utilizando los algoritmos propuestos por la librería científica de Java orientada a sistemas de recomendación: LibRec.
Currently, more and more companies are engaged in trade that to be more competitive must venture into the field of electronic commerce. In this context, the virtual store is a fundamental technological tool, since through it you can gain more market share and specify a large number of sales transactions, as well as execute personalized marketing strategies for each client. In this sense, the present technological project aims to venture into the web development of a virtual store and implement Machine Learning to automate the process of product promotion in a personalized way to each consumer. For this purpose, the company Deporpas S.A. dedicated to the business of import and wholesale of spare parts and accessories of vehicles. The methodology that was applied in the development of the project is: SCRUM. A distributed system was designed consisting of a backend through a RESTful API and two web applications of the Single Page Application type: the virtual store and its corresponding administration panel. The technologies used in the development are Java and JavaScript using the React and Redux libraries. To generate purchase suggestions, a review of the literature on Machine Learning applied in recommendation systems was made and a model was designed for the generation of recommendations based on the data of past purchases of customers and their characteristics using the algorithms proposed by the Java scientific library oriented to recommendation systems: LibRec
Descripción : ADOBE
URI : http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/26702
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería en Sistemas Computacionales.935

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