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Aplicación de sistemas de recomendación en el comercio electrónico

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Aplicación de sistemas de recomendación en el comercio electrónico

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dc.contributor.advisor Paredes Palacios, Roberto es_ES
dc.contributor.author Carrión Peñalba, Emilio es_ES
dc.date.accessioned 2021-12-03T10:22:56Z
dc.date.available 2021-12-03T10:22:56Z
dc.date.created 2021-09-23
dc.date.issued 2021-12-03 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/177895
dc.description.abstract [ES] En este trabajo hemos tratado y analizado diferentes técnicas y tecnologías de recomendación aplicadas a dos contextos relacionados con la venta de alimentación en un comercio electrónico. Hemos abordado el problema de recomendación de productos relacionados a uno dado y el problema de generación de recomendaciones personalizadas para mejorar la experiencia de compra de los usuarios. Para ambos problemas hemos discutido varias técnicas basadas en modelos tradicionales y en tecnologías más modernas como el uso de redes neuronales. Para el entrenamiento de los modelos y validación de los mismos hemos utilizado un \textit{dataset} compuesto por más de 500.000 compras reales pertenecientes a más de 170.000 usuarios distribuidas a lo largo de un periodo de 3 meses. Finalmente, hemos realizado una serie de pruebas cualitativas para comparar los resultados de los diferentes modelos presentados y una prueba A/B en el entorno de producción del comercio electrónico elegido para comparar la conversión de dos de ellos en el problema sobre productos relacionados. es_ES
dc.description.abstract [EN] In this paper we have discussed and analysed different recommendation techniques and technologies applied to two contexts related to the sale of food in an e-commerce. We have addressed the problem of recommending products related to a given product and the problem of generating personalised recommendations to improve the users' shopping experience. For both problems we have discussed several techniques based on traditional models and more modern technologies such as the use of neural networks. For model training and validation we have used a \textit{dataset} composed of more than 500.000 real purchases belonging to more than 170.000 users distributed over a period of 3 months. Finally, we performed a series of qualitative tests to compare the results of the different models presented and an A/B test in the production environment of the chosen e-commerce to compare the conversion of two of them in the related products problem. es_ES
dc.format.extent 63 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Modelos de predicción es_ES
dc.subject Filtrado colaborativo (CF) es_ES
dc.subject Algoritmos de recomendación es_ES
dc.subject Sistemas de recomendación es_ES
dc.subject Comercio electrónico es_ES
dc.subject Recommender systems es_ES
dc.subject E-commerce es_ES
dc.subject Prediction models es_ES
dc.subject Collaborative Filtering (CF) es_ES
dc.subject Recommendation algorithms es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·Ligència Artificial: Reconeixement de Formes i Imatge Digital es_ES
dc.title Aplicación de sistemas de recomendación en el comercio electrónico es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Carrión Peñalba, E. (2021). Aplicación de sistemas de recomendación en el comercio electrónico. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/177895 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\144954 es_ES


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