A virtual wallet product recommender system based on collaborative filtering

Hoy en día existen varias opciones a la hora de hacer uso de productos que faciliten los servicios financieros a las personas a través de billeteras virtuales. Un sistema de recomendación proporciona rápidamente a los clientes lo que buscan y les ayuda a descubrir nuevos productos que les gustan. En este trabajo se propone un sistema de recomendación que se puede personalizar de acuerdo a las variables implementadas por Movii, empresa del sector FinTech colombiano, tomando como insumo los registros de transacciones que indican la frecuencia de uso de cada producto, que pueden entenderse como calificaciones. de estos productos. Para determinar el modelo que implementará el sistema de recomendación que se desplegará, se evalúan diferentes modelos, como las técnicas basadas en el filtrado colaborativo. En nuestra evaluación, encontramos que el modelo que recomienda los productos más populares es el que ofrece el mejor rendimiento al recomendar un producto a los usuarios. Así, es posible generar algunas recomendaciones estimadas sobre los servicios disponibles por la empresa, involucrando a los usuarios que consumen los servicios disponibles.

• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
• Repositorio: Expeditio: repositorio UTadeo
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:expeditiorepositorio.utadeo.edu.co:20.500.12010/13271
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12010/13271; http://expeditio.utadeo.edu.co
• Palabra clave: Sistema de recomendación; Fintech; Filtrado colaborativo; Predicción; Aplicaciones móviles; Aplicaciones Web; Software de aplicación; Recommender system; Fintech; Collaborative filtering,; Prediction
• License: Acceso restringido