Aplicación de modelo híbrido en sistemas de recomendación en ecommerce utilizando inteligencia artificial

Abstract

El comercio electrónico ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años, impulsado en gran medida por la transformación digital acelerada tras la pandemia de COVID-19. Factores como los confinamientos y el aumento de la confianza en las plataformas digitales han incentivado a las empresas a optimizar sus estrategias tecnológicas para mantenerse competitivas. En este contexto, la implementación de sistemas de recomendación se ha convertido en una herramienta clave para mejorar la experiencia de compra, permitiendo a las plataformas ofrecer productos y servicios personalizados según las preferencias de los usuarios. Para lograr recomendaciones precisas y relevantes, es fundamental el uso de técnicas avanzadas de análisis de datos y algoritmos de inteligencia artificial. Los modelos híbridos de recomendación, que combinan enfoques basados en contenido, filtrado colaborativo y aprendizaje profundo, han demostrado ser altamente efectivos al mejorar la precisión de las sugerencias y la satisfacción del usuario. La integración de estos modelos permite aprovechar grandes volúmenes de datos y patrones de comportamiento, optimizando la personalización y aumentando la fidelización del cliente. Este estudio explora la aplicación de un modelo híbrido en sistemas de recomendación en e-commerce, analizando su impacto en la precisión de las sugerencias y la experiencia del usuario. Además, se investiga el uso de técnicas de inteligencia artificial, como redes neuronales y modelos de aprendizaje automático, para mejorar la eficiencia y efectividad de las recomendaciones. (Tomado de la fuente)

E-commerce has experienced exponential growth in recent years, largely driven by the accelerated digital transformation following the COVID-19 pandemic. Factors such as lockdowns and the increasing trust in digital platforms have prompted businesses to optimize their technological strategies to remain competitive. In this context, the implementation of recommendation systems has become a key tool to enhance the shopping experience, allowing platforms to offer personalized products and services based on user preferences. To achieve accurate and relevant recommendations, it is essential to use advanced data analytics techniques and artificial intelligence algorithms. Hybrid recommendation models, which combine content-based approaches, collaborative filtering, and deep learning, have proven to be highly effective in improving suggestion accuracy and user satisfaction. The integration of these models allows for the exploitation of large data volumes and behavior patterns, optimizing personalization and increasing customer loyalty. This study explores the application of a hybrid model in e-commerce recommendation systems, analyzing its impact on the accuracy of suggestions and user experience. Additionally, it investigates the use of artificial intelligence techniques, such as neural networks and machine learning models, to enhance the efficiency and effectiveness of recommendations.