Examinando por Materia "Scraping"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de extracción de datos para la comparación de productos de E-Commerce
    (Universidad EIA, 2023) Zapata Cárdenas, Camilo; Zapata Ramírez, Sebastián
    RESUMEN: Un modelo de extracción de datos para la comparación de productos de E-commerce le permite a un usuario final optimizar su ejercicio mercantil mediante búsquedas rápidas y personalizadas de lo que quiera obtener, ahorrando así dinero y tiempo, recursos que puede emplear en otras actividades. El objetivo general de este proyecto es desarrollar un modelo que, por medio del uso de Inteligencia Artificial y Web Scraping, permita realizar la extracción automática de información de productos en venta en diferentes E-Commerce, con el fin de que el usuario pueda visualizar diversas ofertas de los sitios al mismo tiempo. Para cumplir con esto se implementa una metodología basada en un flujo de 4 pasos, inicialmente se tiene el análisis, en el cual se hace una investigación del estado actual de diversos sitios web y/o herramientas que buscan algo similar con el fin de estudiarlos y aprender de ellos, al finalizar esto, se procede a diseñar el modelo a seguir para hacer efectiva la extracción y posterior comparación de los datos, de manera que el modelo vaya aprendiendo de las interacciones del usuario para obtener así, cada vez mejores resultados, una vez obtenido el diseño del modelo se procede al desarrollo del mismo, en este, se hace uso de la inteligencia artificial y web scraping como medios para concretar la estructura y usabilidad del modelo. Finalmente se hará una evaluación del modelo que permitirá una retroalimentación del mismo en búsqueda de mejoras y su constante evolución.