Volumen:
1
Edición:
11
DOI:
Arquitectura de sistema recomendador híbrido para el matching entre pacientes y enfermeras
Christian Javier Caldera Sánchez
Pedro Antonio Nava Sánchez
Resumen
Los sistemas recomendadores permiten analizar las preferencias de los usuarios para prever patrones de comportamiento, mejorando así su experiencia al usar el sistema. El objetivo de esta investigación es validar
la viabilidad, tanto técnica como funcional, de la implementación de un sistema recomendador híbrido en la plataforma digital de la empresa Narvalla, empresa dedicada a ofrecer servicios de enfermería a domicilio mediante su aplicación. Se limita el alcance del documento a la fase de diseño del desarrollo de software, con énfasis en la arquitectura del ecosistema, sus entidades, componentes, herramientas y sus interacciones. Se utilizaron metodologías de desarrollo cuyo propósito es el de modelar la realidad de la empresa y sus procesos para plasmarlos en el núcleo del sistema, metodologías como Event Storming, Domain-Driven Design, Clean Architecture y Agile. Estas filosofías permiten generar sistemas que evolucionan iterativamente, proveyendo flexibilidad y escalabilidad, características que se alinean con ecosistemas cloud-based, como el de Narvalla, el cual utiliza Microsoft Azure, por lo que se continúa con su uso para este proyecto. El sistema diseñado emplea técnicas de inteligencia artificial como lo son: Collaborative Filtering y Differential Evolution Optimization, además de técnicas como Cosine Similarity, Weighted Hybrid, N-Top y Root Mean Squared Error. Como resultado de combinar una sólida visión de arquitectura, algoritmos inteligentes y cloud-computing, se logró diseñar un sistema que se integra al ecosistema de Narvalla, además de generar múltiples artefactos de arquitectura. Concluyendo así su viabilidad técnica, funcional y evolución
a futuro.
Palabras clave
Arquitectura De Software, Computo en la Nube, Domain-Driven Design, Filtros Colaborativos, Machine Learning, Sistema Recomendador Híbrido.
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