Sistema predictivo basado en el modelo web para la predicción de preferencias de usuario en el sitio web foros Perú

Abstract

La presente tesis tiene el propósito brindar una alternativa de solución a las Insuficiencias en el procesamiento de lenguaje natural que limita la predicción de preferencias de usuarios en el sitio Web Foros Perú. Su objetivo considera elaborar un sistema predictivo de preferencias de usuario en el sitio web Foros Perú, para extraer las palabras que predominan en un grupo de comentarios del sitio web Foros Perú. El Modelo web para la predicción de preferencias de usuario apoya el procesamiento de lenguaje en el tiempo con el uso de nuevas tecnologías, para sistemas de mercadeo que incluyen variables socioculturales en el mercado. Entendiendo como mercado, el sistema total de actividades de negocios que planea, establece precios, promociona, distribuye productos y que satisfacen las necesidades de los clientes con el fin de lograr metas organizacionales. Gracias a la alta competencias nacionales e internacionales el uso de la tecnología proporciona una ventaja competitiva importante en la obtención de caracteristicas de los perfiles de usuarios que generen un aprovechamiento de la oportunidad y un tiempo de respuesta acorde a la globalización; dando soporte a empresas permitiéndole aprovechar la continua interacción de los usuarios con redes sociales y centrándose en diferentes pautas que permiten predecir la intencionalidad de compra e interés basada en foros como es el sitio foros Perú; en tal sentido el proceso de validación de los resultados con el algoritmo de WEKA maximización esperanaza, permiten comprender el significado de los mensajes de usuarios de todos los que desean vender ó comprar bienes, servicios, y ofrezcan una buena idea de realizar su negocio. Como conclusión, modelo web permite que pequeñas y medianas empresas empleen el modelo basado en predicción de preferencias de usuario y tenga en cuenta la relación entre la clasificación binaria y la toma de decisión entonces se contribuye a conocer que comentarios escritos por un grupo de usuarios en internet y del sitio web foros Perú, son más resaltantes unos de otros respectivamente, a efectos de orientar la tendencia ó predicción de preferencias de usuario.