Sistema de recomendación para la compra de inmuebles en la web

En el marco de esta investigación, se lleva a cabo la recopilación de datos sobre inmuebles en remate mediante la técnica de web scraping en sitios web legítimos seleccionados. Este proceso permite extraer información relevante que enriquece los atributos importantes de cada propiedad. Además, se relaciona cada dato con información sobre los puntos de interés en la localidad, con el fin de identificar los valores agregados a las propiedades. A partir de este análisis, se determinan los atributos cruciales para el filtrado colaborativo, que son fundamentales para la investigación. Posteriormente, se procede a la exploración y limpieza de datos para obtener información homogénea, asegurando resultados útiles y eficientes. La etapa final consiste en la implementación de un algoritmo de machine learning que permite la partición de muestras según parámetros específicos, con el objetivo de encontrar las opciones que mejor se ajusten a las necesidades de los compradores, proporcionando así la alternativa más adecuada al usuario final

• Autores: Tolosa Marin, Santiago Andres; Morales Firaya, Angie Lorena
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40938
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/40938
• Palabra clave: Algoritmo; Machine Learning; Web scraping; Datos relevantes; Valores agregados; Filtrado colaborativo; Exploración de datos; Limpieza de datos; Machine learning; Ingeniería Telemática - Tesis y disertaciones académicas; Properties for auction; Relevant data; Web scraping; Points of interest; Added values; Data cleaning
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional