Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11349/22537
Title: Diseño de un sistema inteligente para estimación de categorización de grupos de investigación a partir de lineamientos definidos por COLCIENCIAS.
Author: Galeano Durán, Diego Fernando
Prada Pérez, Laura Camila
Advisor: Gelvez García, Nancy Yaneth
Gaona García, Paulo Alonso
Subjects: Ingeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Políticas publicas
Mejoramiento de procesos
Keywords: Inteligencia computacional
Redes neuronales
Grupo de investigacion
Mule
Liferay
MATLAB
Java
Web scraping
Date: 7-Oct-2019
Abstract: This document deals with the design and implementation of a research product recommendation system which is focused on research groups from systems engineering curricular project. After that, a planning of the components to be developed was carried out, as well as the information necessary for the operation of the system, as well as the architecture to be designed and implemented. Then the development of the web scraper, the calculation engine, and its components were started. Finally, the recommendation system was developed, defining four architectures of neural networks, the last being the one used in the implementation. of the recommending system through the creation of a java library with the MATLAB tool, and the creation of the frontend component. For the development of the system, Liferay Portal CE was used for the development of the frontend layer, Mule ESB CE for the development of the services and integration layer, and MySQL as a relational database engine.
Description: En este documento se trata el diseño e implementación de un sistema recomendador de productos de investigación enfocado a los grupos de investigación del proyecto curricular de Ingeniería de Sistemas. Inicialmente, se realizó un análisis al modelo de medición de Grupos de investigación de Colciencias, del cual se obtuvo como resultado la información para el desarrollo de los componentes centrales. Posteriormente, se realizó una planeación de los componentes a desarrollar, y la información necesaria para el funcionamiento del sistema, así como la arquitectura a diseñar e implementar. Luego se dio inicio al desarrollo del web scraper, el motor de cálculo, y sus componentes frontend, por último, se desarrolló el sistema de recomendación, definiendo cuatro arquitecturas de redes neuronales, siendo la última la utilizada en la implementación del sistema recomendador, mediante la creación de una librería java con la herramienta MATLAB, y la creación del componente frontend. Para el desarrollo del sistema, se utilizó Liferay Portal CE para el desarrollo de la capa frontend, Mule ESB CE para el desarrollo de la capa de servicios e integración, y MySQL como motor de base de datos relacional.
URI: http://hdl.handle.net/11349/22537
Appears in Collections:Ingeniería de Sistemas

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
GaonaGarcíaPauloAlonso2019.pdfTrabajo de grado2,43 MBAdobe PDFView/Open
GaonaGarcíaPauloAlonso2019Anexo1.movAnexo 1109,98 MBVideo QuicktimeView/Open
GaonaGarcíaPauloAlonso2019Anexo2.zipAnexo 217,86 MBUnknownView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.