| dc.contributor.advisor | Ortega-Guzmán, Víctor H. | |
| dc.contributor.author | Partida-Ochoa, Sarahi | |
| dc.date.accessioned | 2021-07-02T18:58:28Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-21T21:08:35Z | |
| dc.date.available | 2021-07-02T18:58:28Z | |
| dc.date.available | 2023-03-21T21:08:35Z | |
| dc.date.issued | 2021-06 | |
| dc.identifier.citation | Partida-Ochoa, S. (2021). Sistema de recomendación basado en grafos: escenario de recomendación de productos. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Sistemas Computacionales. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO. | es_MX |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/75552 | |
| dc.description | NEO4J es un software de base de datos de grafos escalable y ejecutable en plataformas comunes, ya sea en modo autónomo en aplicaciones o modo manual con la intervención del usuario. En este documento se describe el desarrollo de un sistema de recomendación de productos de compra utilizando un set de datos públicos de Amazon, el cual ha sido diseñado e implementado de acuerdo con las necesidades actuales de la sociedad por el uso masivo de plataformas virtuales. En dicho set de datos se obtiene la información cruda generando relaciones a las compras, reseñas y productos similares que adquieren los clientes.
La recomendación es de tipo híbrida debido al uso de una recomendación colaborativa y de grafos. Después de extraer la información, esta fue mapeada a un grafo con nodos y sus relaciones a una base de datos de NEO4J; sus conexiones nos indicaron las relaciones entre los productos, clientes y grupos, las cuales fueron útiles para la generación de recomendaciones automáticas.
La información se almacenó en una base de datos de NEO4J, donde se hizo uso de librerías disponibles como lo es APOC, la cual contiene alrededor de 450 algoritmos incluyendo la integración de datos, algoritmos de grafos o de conversión de datos. Las consultas realizadas se basan en algoritmos de búsqueda, centralidad y comunidad, generando una recomendación más certera acorde al producto o artículo seleccionado. En conclusión, es fundamental contar con la disponibilidad de recomendadores de este tipo debido al incremento masivo de compras en líneas en los últimos tiempos. | es_MX |
| dc.description.sponsorship | ITESO, A. C. | es |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.rights.uri | http://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-ND-2.5-MX.pdf | es_MX |
| dc.subject | NEO4J | es_MX |
| dc.subject | Grafo | es_MX |
| dc.subject | Pagerank | es_MX |
| dc.subject | Louvian | es_MX |
| dc.subject | Recomendador de Productos | es_MX |
| dc.subject | Filtro Colaborativo | es_MX |
| dc.title | Sistema de recomendación basado en grafos: escenario de recomendación de productos | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
