Find&Eat Buscador app inteligente de restaurantes

dc.contributor.advisorMerchán Rubiano, Sandra Milena
dc.contributor.authorRey Delgado, Gustavo Esteban
dc.contributor.authorUribe Perilla, Camila
dc.contributor.authorNiño Rodríguez, Carlos Felipe
dc.date.accessioned2022-03-01T23:41:04Z
dc.date.available2022-03-01T23:41:04Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEn 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.spa
dc.description.abstractenglishIn 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.eng
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero de sistemasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad El Bosquespa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquespa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.unbosque.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12495/7053
dc.language.isospa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.grantorUniversidad El Bosquespa
dc.publisher.programIngeniería de sistemasspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectMinería de datosspa
dc.subjectRed Socialspa
dc.subjectTwitterspa
dc.subjectAnálisis de sentimientosspa
dc.subjectRestaurantesspa
dc.subject.armarcAplicaciones Webspa
dc.subject.armarcGps (Programa para computador)spa
dc.subject.armarcSistemas de información geográfica móvilesspa
dc.subject.ddc621.3
dc.subject.keywordsText Miningspa
dc.subject.keywordsSocial Networkspa
dc.subject.keywordsTwitterspa
dc.subject.keywordsSentiment Analysisspa
dc.subject.keywordsRestaurantsspa
dc.titleFind&Eat Buscador app inteligente de restaurantesspa
dc.title.translatedFind&Eat Smart restaurant finder appspa
dc.type.coarhttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa

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