Examinando por Materia "Prototipo web"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Prototipo de un sistema de recomendación de libros para la Biblioteca Mario Carvajal
    (Universidad del Valle, 2018) Carvajal Ramírez, Stefanía; Triana Madrid, Joshua David
    En este proyecto de trabajo de grado se diseña y desarrolla una aplicación prototipo de recomendaciones de libros para la biblioteca Mario Carvajal. La información con la que se trabaja durante todo el desarrollo fue proporcionada por la biblioteca Mario Carvajal, además se incluye una base de datos de libros externa para realizar pruebas con variables que no se encontraban en la base de datos inicial. El prototipo web integra dos técnicas de recomendación como lo son el filtrado colaborativo y las recomendaciones basadas en contenido. Con los resultados obtenidos en las pruebas de estos métodos, se realiza una comparación y se define cuál técnica se considera más acorde para una posible integración del prototipo con el sistema de la biblioteca Mario Carvajal.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Prototipo web de un sistema de recomendación para la compra de computadores portátiles
    (Universidad del Valle, 2025) Martínez Gómez, Jorge Adrián; Askar Rodríguez, Miguel Ángel
    El proyecto desarrolla un prototipo web de un sistema de recomendación orientado a la compra de computadores portátiles, con el objetivo de ayudar a usuarios sin conocimientos técnicos a tomar decisiones informadas. La investigación surge a partir de la dificultad que enfrentan las personas al elegir un equipo adecuado en un mercado amplio y complejo, donde influyen factores como el precio, el uso previsto y las especificaciones técnicas. Para abordar esta problemática, se diseñó un sistema que recopila información sobre las preferencias del usuario mediante preguntas simples, evitando tecnicismos. A partir de estas respuestas, el sistema utiliza técnicas de recomendación basadas principalmente en reglas de asociación, complementadas con inteligencia artificial, para generar सुझावes personalizadas. Además, se implementa un chatbot que facilita la interacción y mejora la experiencia del usuario. El desarrollo incluyó la recolección de datos mediante web scraping de plataformas comerciales, la construcción de una base de datos estructurada y el uso de tecnologías modernas como Node.js, React y Supabase. Asimismo, se realizaron pruebas con usuarios reales para evaluar la efectividad del sistema y su usabilidad. Como resultado, se obtuvo una aplicación funcional capaz de ofrecer recomendaciones ajustadas a las necesidades y presupuesto del usuario, demostrando que el uso de sistemas de recomendación e inteligencia artificial puede mejorar significativamente la experiencia de compra en el ámbito tecnológico.