Sistema de recomendación de artículos de línea blanca basado en el algoritmo KNN
DOI:
https://doi.org/10.51252/rcsi.v3i2.557Palabras clave:
comercio electrónico, distancia euclidiana, K-vecinos, marketing digitalResumen
En la presente investigación se busca mejorar el proceso del marketing digital para temas del comercio electrónico, su principal objetivo es implementar y poner en funcionamiento un sistema de recomendación que permita recomendar correctamente un producto a un cliente ahorrándole tiempo en su proceso de búsqueda y decisión. Se utiliza el algoritmo K vecinos más cercanos junto a su fórmula de la distancia euclidiana que permite mejorar la precisión al momento de brindar resultados. Para el presente caso se trabajó con las preferencias de un usuario y una cantidad de más de 100 productos de distintos modelos y funcionalidades que son identificadas mediante variables de identificación como, color, marca, modelo, precio que nos sirven para poder realizar el cálculo de la distancia y generar “N” recomendaciones más cercanas a los gustos del cliente, los resultados muestran que el algoritmo propuesto es eficiente en cuanto a la recomendación de productos logrando generar recomendaciones de manera eficiente en relación a las preferencias de los clientes.
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