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 re...

Full description

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:
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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
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Data cleaning
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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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description 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
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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 finalIn the context of this research, data collection on properties for auction is conducted using web scraping techniques on selected legitimate websites. This process allows for the extraction of relevant information that enhances the important attributes of each property. Additionally, each data point is correlated with information about points of interest in the locality to identify the added values associated with the properties. From this analysis, crucial attributes for collaborative filtering are determined, which are fundamental to the research. Subsequently, data exploration and cleaning are performed to ensure the information is homogeneous, yielding useful and efficient results. The final stage involves implementing a machine learning algorithm to partition samples according to specific parameters, with the aim of identifying options that best meet the buyers' needs, thereby providing the most suitable alternatives for the end user.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2AlgoritmoMachine LearningWeb scrapingDatos relevantesValores agregadosFiltrado colaborativoExploración de datosLimpieza de datosMachine learningIngeniería Telemática - Tesis y disertaciones académicasProperties for auctionRelevant dataWeb scrapingPoints of interestAdded valuesData cleaningSistema de recomendación para la compra de inmuebles en la webRecommendation system for buying web propertiesbachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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