Modelo de recomendación para compras en supermercado

Incluye bibliografía y anexos.

Guardat en:
Dades bibliogràfiques
Autor principal: Martínez Fontoura, Martín Andrés (author)
Altres autors: Bernardo Aguirre, Matías (author), Marzano Pozzi, Florencia (author)
Format: masterThesis
Idioma:espanyol
Publicat: 2025
Matèries:
Accés en línia:https://hdl.handle.net/20.500.11968/7641
http://hdl.handle.net/20.500.11968/7641
Etiquetes: Afegir etiqueta
Sense etiquetes, Sigues el primer a etiquetar aquest registre!
_version_ 1868890075247411200
author Martínez Fontoura, Martín Andrés
author2 Bernardo Aguirre, Matías
Marzano Pozzi, Florencia
author2_role author
author
author_browse Bernardo Aguirre, Matías
Martínez Fontoura, Martín Andrés
Marzano Pozzi, Florencia
author_facet Martínez Fontoura, Martín Andrés
Bernardo Aguirre, Matías
Marzano Pozzi, Florencia
author_role author
collection RAD
dc.contributor.none.fl_str_mv Carrasco Piaggio, Matías
Visca Zanoni, Ramiro Eugenio
dc.creator.none.fl_str_mv Martínez Fontoura, Martín Andrés
Bernardo Aguirre, Matías
Marzano Pozzi, Florencia
dc.date.none.fl_str_mv 2025-08-06T16:10:28Z
2025-08-06T16:10:28Z
2025
dc.format.none.fl_str_mv 101 p., diagrs., tabls., grafs.
PDF
dc.identifier.none.fl_str_mv Martínez Fontoura, M. A., Bernardo Aguirre, M. & Marzano Pozzi, F. (2025). Modelo de recomendación para compras en supermercado (Trabajo final) Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7641
https://hdl.handle.net/20.500.11968/7641
http://hdl.handle.net/20.500.11968/7641
dc.language.none.fl_str_mv spa
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad ORT Uruguay
dc.relation.none.fl_str_mv https://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/97154
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
Acceso abierto
dc.source.none.fl_str_mv reponame:RAD
instname:Universidad ORT Uruguay
instacron:Universidad ORT
dc.subject.none.fl_str_mv PROYECTOS-MD
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
COMERCIO ELECTRÓNICO
SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
dc.title.none.fl_str_mv Modelo de recomendación para compras en supermercado
dc.type.none.fl_str_mv Trabajo final de carrera
info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
description Incluye bibliografía y anexos.
eu_rights_str_mv openAccess
format masterThesis
id anni_5f0cd44cebab512cf21f076004e7387a
identifier_str_mv Martínez Fontoura, M. A., Bernardo Aguirre, M. & Marzano Pozzi, F. (2025). Modelo de recomendación para compras en supermercado (Trabajo final) Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7641
instacron_str Universidad ORT
institution Universidad ORT
instname_str Universidad ORT Uruguay
language spa
network_acronym_str anni
network_name_str oai-lr-anni
oai_identifier_str oai:rad.ort.edu.uy:20.500.11968/7641
publishDate 2025
publishDateSort 2025
publisher.none.fl_str_mv Universidad ORT Uruguay
reponame_str RAD
repository.mail.fl_str_mv
repository.name.fl_str_mv
repository_id_str
rights_invalid_str_mv Acceso abierto
spelling Modelo de recomendación para compras en supermercadoMartínez Fontoura, Martín AndrésBernardo Aguirre, MatíasMarzano Pozzi, FlorenciaPROYECTOS-MDAPRENDIZAJE AUTOMÁTICOCOMERCIO ELECTRÓNICOSISTEMAS DE RECOMENDACIÓNIncluye bibliografía y anexos.El presente trabajo final tiene como objetivo desarrollar un sistema de recomendación aplicado a las compras web de un supermercado, con la finalidad de anticipar las preferencias de compra y personalizar las sugerencias en función del historial de compras de cada cliente. Con esta finalidad, a partir de un conjunto de datos de compras en un supermercado, se realizó un análisis exploratorio y se crearon nuevas variables que resultan clave para los siguientes pasos, como la segmentación horaria y la frecuencia de compra. Con el propósito de adaptar los algoritmos de recomendación a grupos de usuarios con patrones de compra similares, se agruparon a los clientes en cinco perfiles bien diferenciados mediante la aplicación de “K-means”, de forma de mejorar la personalización de las sugerencias. Sobre cada segmento se entrenaron y compararon tres algoritmos de recomendación: factorización matricial con NMF, arquitecturas de “dos torres” con TensorFlow Recommenders y, finalmente, filtrado colaborativo con Surprise. El modelo optimizado de TensorFlow Recommenders obtuvo un F1-score de 0.88, superando al mejor modelo NMF en un 13.6% y al mejor modelo de Surprise en un 18.3%. A su vez, se evidencia la relevancia de técnicas como SMOTE para el balanceo de clases. Estos resultados demuestran que la combinación de la segmentación previa, el aprendizaje profundo y el ajuste fino de hiperparámetros incrementa la precisión y relevancia de las recomendaciones.Universidad ORT UruguayCarrasco Piaggio, MatíasVisca Zanoni, Ramiro Eugenio2025-08-06T16:10:28Z2025-08-06T16:10:28Z2025Trabajo final de carrerainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion101 p., diagrs., tabls., grafs.PDFMartínez Fontoura, M. A., Bernardo Aguirre, M. & Marzano Pozzi, F. (2025). Modelo de recomendación para compras en supermercado (Trabajo final) Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7641https://hdl.handle.net/20.500.11968/7641http://hdl.handle.net/20.500.11968/7641reponame:RADinstname:Universidad ORT Uruguayinstacron:Universidad ORTspahttps://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/97154info:eu-repo/semantics/openAccessAcceso abiertooai:rad.ort.edu.uy:20.500.11968/76412026-06-16T04:11:30Z
spellingShingle Modelo de recomendación para compras en supermercado
Martínez Fontoura, Martín Andrés
PROYECTOS-MD
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
COMERCIO ELECTRÓNICO
SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
status_str publishedVersion
title Modelo de recomendación para compras en supermercado
title_full Modelo de recomendación para compras en supermercado
title_fullStr Modelo de recomendación para compras en supermercado
title_full_unstemmed Modelo de recomendación para compras en supermercado
title_short Modelo de recomendación para compras en supermercado
title_sort Modelo de recomendación para compras en supermercado
topic PROYECTOS-MD
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
COMERCIO ELECTRÓNICO
SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
url https://hdl.handle.net/20.500.11968/7641
http://hdl.handle.net/20.500.11968/7641