Find&Eat Buscador app inteligente de restaurantes
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2021
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Resumen
En el presente proyecto, se expone el diseño y desarrollo de una aplicación móvil inteligente para la plataforma Android que permite que los usuarios puedan buscar restaurantes de interés asociados a un lugar. Esto, por medio de la extracción de información de comentarios de la red social Twitter y la clasificación de la misma,
con técnicas de minería de datos y análisis de sentimientos. Así pues, presentando un ranking según el análisis, previamente realizado, para facilitar la toma de decisiones a la hora de elegir un lugar para ir a comer, y posibilitando la opción de que se agreguen nuevos lugares a la lista personal de deseados.
Para lo cual, se realizó una investigación del contexto, posteriormente un diseño general del proyecto para continuar con un análisis de sentimientos, en aquellos tweets extraídos cuyo contexto contiene alguno de los nombres de una lista previa de restaurantes de Bogotá D.C obtenida mediante Google Maps. De esta manera, desplegar un listado de restaurantes referenciados según su ubicación geográfica, asociando información como su nombre, dirección y puntuación. Permitiendo así, la identificación de restaurantes en la ciudad, que son de potencial interés para el usuario, junto con la opción de agregarlos a su lista personalizada. Y, mediante la definición de un artefacto orientado a conceptos de experiencia de usuario y evaluadas con suficiencia mediante múltiples validaciones, lograr ampliar la red personal de sitios gastronómicos.
Descripción
Abstract
In this project is exposed the design and development of an intelligent mobile application for the Android platform, that allows users to search for restaurants of interest associated with a place. This, by extracting information from comments from the social network Twitter and classifying it, with data mining techniques and sentiment analysis. Thus, presenting a ranking according to the analysis, previously structured, to facilitate decision-making when choosing a place to eat, and allowing the option of adding new places to the personal wish list.
For which, an investigation of the context was made, subsequently a general design of the project to continue with sentiment analysis, in those tweets extracted whose context contains some of the names of a previous list of restaurants in Bogotá D.C obtained through Google Maps. In this way, display a list of restaurants referenced according to their geographical location, associating information such as their name, address and score. Thus, allowing the identification of restaurants in the city, which are of potential interest to the user, along with the option of adding them to their personalized list. And, by defining an artefact oriented to user experience concepts and adequately evaluated through multiple validations, to expand the personal network of gastronomic sites.
Palabras clave
Minería de datos, Red Social, Twitter, Análisis de sentimientos, Restaurantes
Keywords
Text Mining, Social Network, Twitter, Sentiment Analysis, Restaurants