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http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/36052
Título : | Sistema inteligente de recomendación de moda basado en Deep Learning. |
Director(es): | Salazar Armijos, Diego Ricardo |
Autor: | Mendoza Bravo, María Victoria Montaño Moncada, Yandry Damián |
Palabras clave : | APRENDIZAJE PROFUNDO SISTEMA DE RECOMENDACIÓN APRENDIZAJE SEMI SUPERVISADO REDES NEURONALES RECURRENTES AUTOCODIFICADORES |
Fecha de publicación : | feb-2023 |
Editorial: | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. ESPESD. Carrera de Ingeniería en Tecnologías de la Información. |
Citación : | Mendoza Bravo, María Victoria y Montaño Moncada, Yandry Damián (2023). Sistema inteligente de recomendación de moda basado en Deep Learning. Carrera de Ingeniería en Tecnologías de la Información. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. ESPESD. Sede Santo Domingo. |
Abstract: | Los sistemas de recomendación de productos facilitan al usuario la navegación entre toda la información que existe en internet, específicamente, en el área del comercio electrónico, entretenimiento y redes sociales. En un inicio, dichos sistemas utilizaban procesos tradicionales para realizar sugerencias de consumo, sin embargo, con el avance de la tecnología e implementaciones de inteligencia artificial, los sistemas de recomendación basados en imágenes, se vuelven más eficientes en las recomendaciones. La industria de la moda, por su parte, ha experimentado un rápido crecimiento en los últimos años y por la gran cantidad de datos que se generan en este ámbito, es fundamental la implementación de sistemas de recomendación de moda para el comercio electrónico del área textil. Por esta razón, el presente estudio propone un sistema inteligente de recomendación de moda basado en Deep Learning. |
URI : | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/36052 |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Carrera de Tecnologías de la Información (Sto. Domingo) |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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T-ESPESD-003292.pdf | TRABAJO DE TITULACIÓN | 1,17 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
T-ESPESD-003292-R.pdf | RESUMEN | 79,4 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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