Sistema Recomendador de prescripciones médicas basado en clusterización

Granda Morales, Luis Fernando

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Valdivieso Díaz, Priscila Marisela	es_ES
dc.contributor.author	Granda Morales, Luis Fernando	es_ES
dc.date.accessioned	2022-02-18T14:12:30Z	-
dc.date.available	2022-02-18T14:12:30Z	-
dc.date.issued	2022	es_ES
dc.identifier.citation	Granda Morales, Luis Fernando. Valdivieso Díaz, Priscila Marisela.(2022). Sistema Recomendador de prescripciones médicas basado en clusterización . Universidad Técnica Particular de Loja	es_ES
dc.identifier.other	1351839	es_ES
dc.identifier.uri	http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29679	-
dc.description	Resumen: Los sistemas de recomendación en la actualidad se definen como una rama de investigación en el área de Machine Learning. La idea principal de un sistema recomendadores construir una relación entre los ítems, los usuarios y tomar la decisión de seleccionar el ítem más adecuado para el usuario especifico; existen cuatro formas principales en las cuales producen sus sugerencias para el usuario: basadas en el contenido, colaboración, demográficas y las de filtrado híbrido. Los Sistemas Recomendadores emplean diversas fuentes de información para proporcionar a los usuarios predicciones y recomendaciones de producto, equilibrando entre variables como exactitud, novedad y la dispersión en las recomendaciones. El presente trabajo de titulación inicia con el estado del arte de los sistemas de Recomendación, enfocándose en profundidad en conceptos, clasificaciones y enfoque relacionados con la información. Posteriormente se selecciona un conjunto de datos de pacientes diabéticos, el cual se analiza, se desarrolla un tratamiento y limpieza de datos para luego implementar un sistema recomendador en el área de la salud empleando diversos algoritmos de clustering, y finalmente el proceso de evaluación de las recomendaciones.	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.subject	Inteligencia artificial	es_ES
dc.subject	Magíster en ciencias y tecnologías de la computación	es_ES
dc.subject	Tesis y disertaciones académicas	es_ES
dc.title	Sistema Recomendador de prescripciones médicas basado en clusterización	es_ES
dc.type	bachelorThesis	es_ES
Appears in Collections:	Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación

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