Sistema de seguimiento a personas mediante algoritmos de extracción de contenido de sitios web.
Este proyecto tiene como objeto desarrollar e implementar un sistema de seguimiento a personas para programas académicos y propósitos de ingeniería social, mediante algoritmos de extracción de contenido de sitios web. Para alcanzar este objetivo, se utilizó la metodología RUP, que facilita la gestió...
- Autores:
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Leiva Acuña César Hernando
Olivares Puello Luis Sebastián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Cartagena
- Repositorio:
- Repositorio Universidad de Cartagena
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unicartagena.edu.co:11227/18406
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11227/18406
- Palabra clave:
- investigación educativa
Software para computadores
herramientas tegnologicas
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos reservados, Universidad de Cartagena.
Summary: | Este proyecto tiene como objeto desarrollar e implementar un sistema de seguimiento a personas para programas académicos y propósitos de ingeniería social, mediante algoritmos de extracción de contenido de sitios web. Para alcanzar este objetivo, se utilizó la metodología RUP, que facilita la gestión de proyectos de software complejos mediante un enfoque iterativo e incremental. El desarrollo se dividió en cuatro fases: inicio, elaboración, construcción y transición, permitiendo una planificación detallada y retroalimentación continua en cada iteración. Como resultado del proyecto, se desarrolló un modelo software que permite la extracción de información de perfiles en LinkedIn con características específicas donde se extrajeron aproximadamente 300 perfiles que posteriormente fueron analizados y depurados para conseguir el objetivo de mapear las ubicaciones laborales de los estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Cartagena. Del análisis de los datos, se obtuvieron resultados variados, concluyendo que, para poder hacer análisis más profundo, es recomendable continuar con la investigación y desarrollo de modelos de extracción de datos en redes sociales. Este sistema de seguimiento a personas cumple con el objetivo general del proyecto. Además, se estudiaron las limitaciones y soluciones alternativas para la extracción de datos en LinkedIn, abordando la importancia de poseer información y la relación entre su coste y facilidad de obtención. También se incluye la implementación de servicios cloud de AWS utilizados en el desarrollo del producto final. |
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