Sistema de recomendación turístico mediante aplicación de minería de datos en la provincia del Gualivá, Cundinamarca

Contenido principal del artículo

Autores

Gina Maribel Valenzuela-Sabogal https://orcid.org/0000-0002-2833-1579
Jonathan Stit Sosa-Cortes https://orcid.org/0000-0002-0818-0996
Joseph David Torres-Rojas https://orcid.org/0000-0002-8263-3551

Resumen

Si bien algunos municipios de Cundinamarca cuentan con una amplia oferta turística, esta es poco aprovechada por visitantes debido al poco acceso a información al respecto. Lo anterior redunda en bajo número de visitas a algunos de sus municipios y poca visibilidad y reconocimiento de sus destinos turísticos. Cobra importancia entonces alentar al turista a conocer las diferentes actividades que puede encontrar en esta región, en específico en el sector de la provincia del Gualivá. Por ello el objetivo de este proyecto fue la aplicación de las TIC en el sector turístico de esta localidad del departamento. En la investigación se utilizó la metodología mixta, estructurada en el enfoque cuantitativo y cualitativo; de igual forma, en el desarrollo del proyecto se tomaron algunos elementos de Scrum. Con el desarrollo de este sistema de recomendación para la elección de destinos turísticos se despliegan los diferentes servicios y planes ofertados por los proveedores de servicios turísticos de cada municipio y se fomenta el desarrollo económico tanto a nivel individual como regional, lo cual permite a los pequeños proveedores ofertar de manera fácil y eficaz, así como impulsar las experiencias turísticas hacia un nuevo modelo de negocio mediado por la tecnología. Bajo la minería de datos se puede establecer que los perfiles de usuario son ejes fundamentales y consolidan el diseño ingenieril del sistema de recomendación con un software que apoyará en gran medida la promoción de servicios turísticos y la búsqueda de nuevas experiencias para turistas del departamento.

Palabras clave:

Detalles del artículo

Referencias

Burke, R., (2000). Semantic ratings and heuristic similarity for collaborative filtering. En Proceedings of the Seventeenth National Conference on Artificial Intelligence, Austin, Texas, 30 de julio-3 de agosto.

Castaño, J.; Moreno, A.; Crego, A. (2007). Perfiles turísticos en una muestra de sujetos españoles: un modelo de segmentación empírica en función de los patrones de viaje y las características del viajero. Estudios Turísticos, (171), 57-76.

Espinosa A.; Leyva, R. A.; Medina K. A.; Valenzuela G. M. (2018). Sistema de recomendación para orientación vocacional, aplicado a la carrera de ingeniería de sistemas, ofrecida en la Universidad de Cundinamarca, extensión Facatativá. Ponencia presentada en la Tercera Semana de la Ciencia, Tecnología e Innovación. Facatativá, Colombia, 24-28 de septiembre.

Gutiérrez, C. C. (2011). Casos prácticos de UML. España: Editorial Complutense.

Herlocker, J.; Konstan, J.; Terveen, L.; Riedl, J. (2004). Evaluating collaborative filtering recommendersystems. ACM Transactions on Information Systems, 22(1), 5- 53. DOI:https://doi.org/10.1145/963770.963772

Lamelas, J. V. C. (2017). Miteinand’ in unserm land. International Journal of Information Systems and Tourism (IJIST), 2(2), 23-39.

Leiva, J.; Guevara, A.; Rossi, C. (2012). Sistemas de recomendación para realidad aumentada en un sistema integral gestión de destinos. Revista de Análisis Turístico, (4), 69-81.

Pantano, E.; Priporas, C. V.; Stylos, N. (2017). «You will like it!» using open data to predict tourists’ response to a tourist attraction. Tourism Management, 60, 430-438. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.12.020

Romero, J.; Godoy, A.; Mogollón, L. (2018). Diagnóstico del sector productivo que contribuya al desarrollo empresarial del municipio de Girardot-Cundinamarca. Revista Innova ITFIP, 2(1), 23-29.

Terveen, L.; Hill, W. (2001). Beyond recomendador systems: helping people help each other. En J. M. Carroll (Ed.) Human-computer interaction in the new millennium. (487-509). Nueva York: Addison-Wesley, ACM Press.

Vargas, P.; Leiva, J. L. (2015). Prototipo de sistema de recomendación grupal en un destino turístico. Rotur, Revista de Ocio y Turismo, 9(1), 62-81.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.