Sistema de recomendación de artículos de línea blanca basado en el algoritmo KNN

Abstract

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.

Keywords

• comercio electrónico
• distancia euclidiana
• K-vecinos
• marketing digital