Publicación: Modelo de extracción de datos para la comparación de productos de E-Commerce
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Resumen en español
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.
Resumen en inglés
ABSTRACT: A data extraction model for comparing E-commerce products allows an end user to optimize their business through quick and personalized searches for what they want to obtain, thus saving money and time, resources that can be used in other activities. The general objective of this project is to develop a model that, through the use of Artificial Intelligence and Web Scraping, allows the automatic extraction of information on products for sale in different E-Commerce, so that the user can view various offers from different sites at the same time. To accomplish this, a methodology based on a 4-step flow is implemented. Initially, there is an analysis, in which an investigation is made of the current state of various websites and/or tools that are looking for something similar in order to study them and learn from them, at the end of this, we proceed to design the model to make the extraction and subsequent comparison of the data, so that the model learns from the user's interactions to obtain increasingly better results. Once the design of the model is obtained, we proceed to develop it, using artificial intelligence and web scraping as means to specify the structure and usability of the model. Finally, an evaluation of the model will be carried out that will allow feedback on it, looking for improvements and its constant evolution.