Sistema recomendador de instalaciones turísticas, usando un sistema experto híbrido
| dc.contributor.advisor | García Lorenzo, María Matilde | |
| dc.contributor.author | Valdés Ramírez, Danilo | |
| dc.coverage.spatial | 1016432 | en_US |
| dc.date.accessioned | 2017-05-16T21:11:39Z | |
| dc.date.available | 2017-05-16T21:11:39Z | |
| dc.date.issued | 2013-06-10 | |
| dc.description.abstract | En el Caribe actual la competitividad en el mercado del turismo es muy fuerte. Sin embargo, algunas empresas cubanas no acumulan tantos años de experiencia ni tienen presencia en suficientes mercados internacionales. De ahí la necesidad de utilizar métodos efectivos para la toma de decisiones, vinculados a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) y lograr la presencia de las ofertas de los destinos cubanos en todo el mundo. En este trabajo se presenta un sistema capaz de ofrecer al cliente una lista de instalaciones hoteleras, hecha a partir de las características y preferencias del usuario Para ello se tienen en cuenta las decisiones tomadas por los clientes anteriores con características afines. Se valoran los sistemas similares existentes a nivel mundial, conocidos como sistemas recomendadores. La tecnología empleada para desarrollar el sistema recomendador para el turismo cubano es el Razonamiento Basado en Casos (RBC). Se analiza el problema del diseño de la base de conocimientos de manera que se alcance la rapidez necesaria en el sistema orientado a la WEB. Para dar solución a esta dificultad se diseña un sistema híbrido que combina RBC con árboles de decisión, permitiendo la organización jerárquica de los casos. | en_US |
| dc.description.abstract | In the current Caribbean competitiveness in the tourism market is very strong. However, some Cuban companies do not accumulate many years of experience and have a presence in many international markets. Hence the need for effective methods for decision making related to Information Technology and Communications and ensures the presence of the offers of the Cuban destinations worldwide. This paper presents a system capable of giving the customer a list of holiday destinations obtained from the characteristics and preferences of the user, using the decisions taken by previous customers with similar characteristics. In the paper it’s also valorized the similar system identified in the world as recommender system. The technology used to develop the recommender system for Cuban tourism is the Case Based Reasoning (CBR). Also discusses the problem of design of the knowledge base, so as to reach the required speed in the web-oriented system. To solve this problem we propose a hybrid system that combines CBR with decision trees, allowing hierarchical organization of cases. | en_US |
| dc.description.sponsorship | Facultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computación | en_US |
| dc.description.status | non-published | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/7708 | |
| dc.language.iso | es | en_US |
| dc.publisher | Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas | en_US |
| dc.rights | Este documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 License | en_US |
| dc.subject | Sistema Recomendador | en_US |
| dc.subject | Sistema Experto Híbrido | en_US |
| dc.subject | Razonamiento Basado en Casos (RBC) | en_US |
| dc.subject | Instalaciones Turísticas | en_US |
| dc.subject | Empresas Cubanas | en_US |
| dc.subject.other | Sistema Experto | en_US |
| dc.subject.other | Hibridación | en_US |
| dc.subject.other | Razonamiento Basado en Casos | en_US |
| dc.subject.other | Inteligencia Artificial | en_US |
| dc.subject.other | Web | en_US |
| dc.subject.other | Turismo | en_US |
| dc.subject.other | Cuba | en_US |
| dc.title | Sistema recomendador de instalaciones turísticas, usando un sistema experto híbrido | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.type.thesis | master | en_US |