RecomendAutos, la app desarrollada por alumnos del IPN que te ayuda a elegir un auto

Egresados del  IPN crearon un sistema capaz de dar recomendaciones sobre el tipo de vehículo que el usuario debería elegir, tomando en cuenta sus necesidades y gustos. 

Desarrollado através de un algoritmo de aprendizaje automático denominado “K-modes Clustering” esta aplicación permite agrupar datos para generar un modelo de clasificación, de la cual  resultan seis perfiles de usuario.

Para llevar a cabo la recomendación se te pregunta:

Con cuántas personas viajan.

Llevan niños o personas con limitaciones físicas.

Sus trayectos están pendientes.

Aspectos de seguridad, equipamiento, confort, costo y sistemas de entretenimiento.

Al finalizar el cuestionario, el sistema elige alguno de los seis perfiles para añadirlo a un recomendador híbrido que combina dos métodos en cascada, dividido en dos etapas:

En la primera, utiliza la técnica de web scraping que filtra las calificaciones y comentarios con las mejores puntuaciones de su categoría, de acuerdo al perfil del usuario.

En la segunda, utiliza un algoritmo de similitud de textos que filtra los modelos que coinciden con los atributos de los vehículos seleccionados por el comprador.

Una vez realizado el proceso emite una recomendación que puede ser de tres a cinco opciones de automóviles que se ofertan en México y, son mostrados al usuario en la interfaz de la aplicación móvil, con los comentarios correspondientes a la marca y modelo sugerido.