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dc.contributor.advisorLewis Fuentes, Winston
dc.contributor.authorManrique Andrade, Stephany Raquel
dc.contributor.authorSanchez Rubio, Carlos Javier
dc.date.accessioned2021-01-22T06:21:59Z
dc.date.available2021-01-22T06:21:59Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationManrique Andrade, S. R. y Sanchez Rubio, C. J. (2019). Compras eficientes – supermercados [Trabajo de suficiencia profesional para optar el Título Profesional de Ingeniero de Sistemas, Universidad de Lima]. Repositorio Institucional de la Universidad de Lima. https://hdl.handle.net/20.500.12724/12357es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/12357
dc.description.abstractLos clientes de supermercados siempre están en busca de descuentos y rebajas en los productos que suelen comprar, pero lamentablemente casi nunca reciben ofertas orientadas a lo que realmente necesitan. Por el contrario, las ofertas a las que están expuestos sólo atienden un conjunto de deseos que no terminan generando valor. La propuesta busca atender la situación descrita, es decir, busca desarrollar una solución que pueda agilizar el proceso de compra digital, permitiendo a los clientes obtener un conjunto de ofertas personalizadas basado en sus preferencias o costumbres de compra. Para ello, se propone el uso de un algoritmo colaborativo, el mismo que permitirá realizar un cálculo de agrupamiento que determinará el sitio web (página e-commerce) del Supermercado donde se encuentren productos más económicos. Para poder presentar el resultado, el algoritmo evaluará el conjunto de precios más bajos del mercado, así como las diferentes decisiones que los clientes vayan tomando al momento de seleccionar las diferentes ofertas que haya recibido. La propuesta incluye el desarrollo de métodos de correlación y clustering, además del uso de tecnologías que permitirán que el sistema aprenda de manera constante; de esta manera se podrá asegurar que la solución propuesta pueda brindar diferentes alternativas de escogencia acorde a los cambios que se pudieran producir en el proceso de compra, así como acorde a sus nuevas necesidades o costumbres.es_PE
dc.description.abstractSupermarket customers are always looking for discounts and rebates on the products they usually buy, but unfortunately, they almost never receive offers aimed at what they really need. On the contrary, the offers to which they are exposed only serve a set of desires that do not end up generating value. The proposal seeks to address the situation described, that is, seeks to develop a solution that can expedite the digital purchase process, allowing customers to obtain a set of personalized offers based on their preferences or purchasing customs. For this, the use of a collaborative algorithm is proposed, the same that will allow a grouping calculation that will determine the website (e-commerce page) of the Supermarket where more economical products are found. In order to present the result, the algorithm will evaluate the set of lowest prices in the market, as well as the different decisions that customers are making when selecting the different offers they have received. The proposal includes the development of correlation and clustering methods, in addition to the use of technologies that will allow the system to learn constantly; in this way it will be possible to ensure that the proposed solution can provide different lternatives of choice according to the changes that could occur in the purchase process, as well as according to their new needs or customs.en_EN
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad de Limaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0*
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulimaes_PE
dc.sourceUniversidad de Limaes_PE
dc.subjectComercio electrónicoes_PE
dc.subjectSupermercadoses_PE
dc.subjectMinería de datoses_PE
dc.subjectElectronic commerceen_EN
dc.subjectSupermarketsen_EN
dc.subjectData miningen_EN
dc.subject.classificationIngeniería de sistemas / Sistemas de informaciónes_PE
dc.titleCompras eficientes - supermercadoses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad de Lima. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.levelTitulo profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
renati.author.dni45097719
renati.author.dni46146200
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6271-5747es_PE
renati.advisor.dni10299343
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales_PE
renati.discipline612076es_PE


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