Sistemas de recomendación de programas universitarios basados en deep learning y procesamiento de lenguaje natural (2019)
El trabajo desarrollado en este proyecto de grado se vio influenciado, principalmente por la indecisión que muchos bachilleres recién graduados presentan al momento de escoger la carrera universitaria que más se acerca a sus gustos. Por esto, se desea facilitar un mecanismo que, según características que el bachiller manifieste, se logre recomendar la o las carreras que más se acercan a él. Según lo anterior, se propone un prototipo funcional de sistema de recomendación que logre dar como respuesta las carreras más cercanas a un usuario, ya sea por mediante características sociodemográficas o por procesamiento de lenguaje natural de texto abierto, a su vez, es capaz de mostrar dichas recomendaciones de manera amigable, y en el caso de la recomendación por PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural), es capaz de brindar una explicación a esta. Para alimentar la implementación de esta solución, se procesaron datos sociodemográficos y académicos históricos de los estudiantes de la Universidad de los Andes, los cuales sirven como base para la recomendación sobre características. A su vez, se procesaron textos descriptivos y los nombres de carreras universitarias para usarlos sobre la recomendación basada en PLN. Como resultado a lo descrito, se obtuvo una aplicación web desarrollado con tecnologías JavaScript y Python, que permite resolver recomendaciones basadas en diferentes entradas representativas mencionadas. Esto se hizo bajo los requerimientos funcionales y no funcionales recopilados. Es decir, lo realiza de manera rápida y amigable, mostrándole las diferentes solicitudes que un usuario crea.