Modelo de recomendación de nuevos productos a clientes actuales

Isaza Higuera, Pablo

Publicación:
Modelo de recomendación de nuevos productos a clientes actuales

dc.contributor.advisor	Sepúlveda Cano, Lina María
dc.contributor.author	Isaza Higuera, Pablo
dc.coverage.spatial	Medellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees	eng
dc.creator.email	pisazah@eafit.edu.co
dc.date.accessioned	2025-03-11T15:56:07Z
dc.date.available	2025-03-11T15:56:07Z
dc.date.issued	2024
dc.description	La compañía DISAN se enfrenta al desafío de adaptar sus portafolios de productos de una región a otra, un proceso que actualmente toma alrededor de 5 meses. Esto ha generado la necesidad de desarrollar un sistema eficiente de recomendación de nuevos productos para sus clientes actuales. Este trabajo de grado busca abordar la problemática mencionada mediante la combinación de diferentes estrategias y técnicas de sistemas de recomendación. Se espera que este sistema permita sugerir productos nuevos incluso en situaciones donde no se disponga de información previa sobre las preferencias de los usuarios. Aunque existen sistemas de recomendación en el mercado, la adaptación específica de los productos a las preferencias de los usuarios en nuevas regiones presenta un desafío único para DISAN. Por lo tanto, existe un vacío en cuanto a la disponibilidad de un sistema que pueda abordar eficazmente esta necesidad específica de la empresa. En este trabajo de grado se desarrollará un sistema de recomendación que utiliza datos sobre el comportamiento de los usuarios, las características de los productos existentes y los nuevos productos a introducir. Este sistema puede predecir las preferencias de los usuarios y recomendar los mejores productos nuevos a cada usuario, teniendo en cuenta sus características individuales y sus preferencias históricas. Se espera que este sistema contribuya significativamente a mejorar la experiencia del usuario y fortalecer la fidelidad de los clientes hacia DISAN.
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.description.degreename	Magíster en Ciencias de Datos y Analítica	spa
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	instname:Universidad EAFIT
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.eafit.edu.co
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10784/35489
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad EAFIT	spa
dc.publisher.department	Área Computación y Analítica	spa
dc.publisher.faculty	Escuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería	spa
dc.publisher.place	Medellín	spa
dc.publisher.program	Maestría en Ciencias de los Datos y Analítica	spa
dc.relation.uri	https://github.com/pisazah/Trabajo_Grado_Pablo_Isaza.git
dc.rights	Todos los derechos reservados	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.local	Acceso abierto
dc.rights.local		spa
dc.subject	Machine Learning
dc.subject	Sistemas de Recomendación (RS)
dc.subject	Arranque en frio
dc.subject	RS Filtro colaborativo
dc.subject	RS Basado en contenido
dc.subject	Arranque en frio
dc.subject	RS híbrido
dc.subject.lemb	CIENCIA DE LA INFORMACIÓN
dc.subject.lemb	COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR
dc.subject.lemb	APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
dc.subject.lemb	ANÁLISIS DE INFORMACIÓN
dc.title	Modelo de recomendación de nuevos productos a clientes actuales
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis de Maestría	spa
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.spa	Informe
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.type	Publication