dc.contributor.advisor	Merchán Rubiano, Sandra Milena
dc.contributor.author	Rey Delgado, Gustavo Esteban
dc.contributor.author	Uribe Perilla, Camila
dc.contributor.author	Niño Rodríguez, Carlos Felipe
dc.date.accessioned	2022-03-01T23:41:04Z
dc.date.available	2022-03-01T23:41:04Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	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.	spa
dc.description.abstractenglish	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.	eng
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Ingeniero de sistemas	spa
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	instname:Universidad El Bosque	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosque	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repositorio.unbosque.edu.co
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12495/7053
dc.language.iso	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería	spa
dc.publisher.grantor	Universidad El Bosque	spa
dc.publisher.program	Ingeniería de sistemas	spa
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional	*
dc.rights	Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional	*
dc.rights	Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional	*
dc.rights	Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional	*
dc.rights	Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional	*
dc.rights	Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional	*
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	https://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.local	Acceso abierto	spa
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/	*
dc.subject	Minería de datos	spa
dc.subject	Red Social	spa
dc.subject	Twitter	spa
dc.subject	Análisis de sentimientos	spa
dc.subject	Restaurantes	spa
dc.subject.armarc	Aplicaciones Web	spa
dc.subject.armarc	Gps (Programa para computador)	spa
dc.subject.armarc	Sistemas de información geográfica móviles	spa
dc.subject.ddc	621.3
dc.subject.keywords	Text Mining	spa
dc.subject.keywords	Social Network	spa
dc.subject.keywords	Twitter	spa
dc.subject.keywords	Sentiment Analysis	spa
dc.subject.keywords	Restaurants	spa
dc.title	Find&Eat Buscador app inteligente de restaurantes	spa
dc.title.translated	Find&Eat Smart restaurant finder app	spa
dc.type.coar	https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversion	https://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversion	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado	spa

Find&Eat Buscador app inteligente de restaurantes

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