rmi_RAÚL MORENO IZQUIERDO
COMPUTER ENGINEER
← BibliotecaEdición web con nomes de organizacións anonimizados
TESIS DOCTORAL · PHD THESIS

Da intelixencia de negocio á intelixencia artificial

Dos informes ás decisións intelixentes. Unha investigación aplicada sobre transformación dixital, axentes, linguaxe e aprendizaxe automática.

Raúl Moreno Izquierdo · Documento de xaneiro de 2025

Ler o capítulo 01 ↗
TESIS DOCTORAL · PHD THESIS · Raúl Moreno Izquierdo

Documento fonte de 117 páxinas · 6 capítulos · 50 apartados e subapartados

Transcrición web do texto da tese, con nomes de organizacións e produtos codificados. As fórmulas e as táboas proceden da extracción do PDF e a maquetación pode variar. As ilustracións novas son esquemas conceptuais, non resultados experimentais.

Esta edición é unha tradución automática local do castelán e pode conter erros. Non recibiu unha revisión lingüística ou científica completa. Comproba os termos, as fórmulas e os resultados no texto en castelán. Consultar o texto en castelán ↗

01 — 06

Índice

03

Xestión de servizos turísticos mediante a puntuación de clientes cunha arquitectura de axentes bioinspirada ↗

  1. 3.1 Introdución
  2. 3.2 Proposta
  3. 3.2.1 Xestión automática do turismo
  4. 3.2.2 O framework SYSTEM-TH-001
  5. 3.2.3 Arquitectura xeral e módulos
  6. 3.2.4 Algoritmo para a detección de clientes potenciais
  7. 3.2.5 Organización Multi- Axente (MAS) bio- inspirada
  8. 3.2.6 Os procesos internos do sistema
  9. 3.3 Experimentos
  10. 3.3.1 Configuración de parámetros e validación inicial do sistema
  11. 3.3.2 Validación do algoritmo de estimación da propensión á compra.
  12. 3.3.3 Avaliación da eficiencia do sistema completo
  13. 3.4 Conclusións

Material complementario

Resumo

Esta tese doutoral é un exemplo claro dun proceso de transformación dixital dunha pyme a través do uso de novas tecnoloxías, en concreto durante o proxecto implementa a migración da xestión baseada en procesos de intelixencia de negocios cara á automatización guiada por procesos de intelixencia artificial. Unha tarefa realmente complexa, dado que calquera cambio nos procesos habituais dunha empresa normalmente produce un rexeitamento interno entre os traballadores, difícil de superar sen un apoio firme da dirección ao proxecto. Todas as empresas hoxe en día, están suxeitas a unha constante loita contra o cambio, ao longo dos seus procesos, clientes e mesmo as súas liñas de negocio. As empresas que non sexan capaces de adaptarse aos cambios, están condenadas a sufrir, incluíndo o seu posible desaparición. Unha boa capacidade de adaptación ao cambio sen dúbida é unha garantía de supervivencia no noso mundo actual.

Este proxecto naceu nunha empresa española concreta, COMPANY-002, coñecida comercialmente como COMPANY-002. Unha pequena axencia de viaxes de nicho, que sen dúbida se enfrontaba ao seu futuro con valentía mediante a innovación tecnolóxica. No momento en que naceu o proxecto, a empresa vivía un momento doce, no que só era necesario implementar procesos analíticos mediante o uso de técnicas de intelixencia de negocio, basicamente a xeración de informes analíticos para sustentar a toma de decisións. A pandemia vivida, supuxo un gran reto e un claro acelerador do proxecto, resultaba necesario adaptar o negocio a unha nova situación dunha gran inestabilidade, en todos os sentidos. Actualmente a empresa, é guiada por procesos automáticos de intelixencia artificial, que en concreto permiten optimizar o proceso de venda, mellorando a detección e o tratamento daqueles clientes que son máis propensos á compra. Podemos dicir que COMPANY-002 Comprendeu que unha boa adaptación ao cambio é a chave da supervivencia hoxe en día.

Estes novos procesos analíticos de intelixencia artificial foron despregados, no entorno de produción, sobre un novo sistema de xestión chamado SYSTEM-TH-001. Este sistema, mestura funcionalidades dun ERP e CRM tradicionais, que permiten a xestión completa dos clientes durante todo o seu ciclo de vida na empresa, apro -

veitando a intelixencia xerada polos modelos analíticos e a súa posta a disposición dos empregados para optimizar a toma de decisións. Hoxe en día, a empresa é máis forte, máis eficiente e goza dunha grande capacidade de resiliencia, estes son algúns dos valores que nos guían na implementación a medida, da intelixencia artificial. Agora os clientes e traballadores poden gozar dun conxunto de servizos, máis amables, en definitiva, máis humanos e o tempo aforrado dos traballadores mediante a automatización, destinouse a outras tarefas de maior valor engadido.

Segundo o informe: Uso de intelixencia artificial e big data nas empresas españolas do ORG-TH-002, ORG-TH-003, ORG-TH-004, ORG-TH-005 ) de 2023, a intelixencia artificial experimentau un aumento significativo nas empresas até o 11,8 %, 3,5 puntos porcentuais máis que o ano anterior, así mesmo as empresas que usan big data creceron ata alcanzar o 13,9 %, cun incremento de 2,8 puntos en relación ao anterior exercicio. Mardrid, Comunidade Valenciana e Aragón son as comunidades onde máis empresas usan IA, con porcentaxes do 16,8 %, 14 % y 12,7 %, respectivamente. Mardrid é a comunidade líder tamén na lista de usos big data ( 17 % ), xunto a Cataluña e A Rioxa, cun 16,1 % nos dous casos.

A intelixencia artificial (IA) é un dos eixos estratéxicos da axenda PROGRAM-TH-001 Debido á súa grande potencial para transformar a economía e a sociedade. A IA permite mellorar as predicións, axilizar as operacións e personalizar os servizos. Nos últimos anos, produciuse un avance na adopción de IA por parte das empresas españolas. Pese a iso, aínda existe marxe para a implantación e desenvolvemento desta tecnoloxía. O big data é outra das ferramentas cuxa adopción por parte das empresas resulta chave para a dixitalización da economía española. Para 2030, la ORGANIZATION-004 Marcou o obxectivo de que el 75 % das empresas europeas adoptaran servizos de computación en nube, macrodatos e intelixencia artificial. Pola súa parte, a estratexia PROGRAM-TH-001 fixa a meta de que para 2025 el 25 % das empresas españolas usen intelixencia artificial e big data. A utilización de big data e intelixencia artificial nas empresas españolas segue aumentando ano a ano, aproximándose ás metas fixadas en PROGRAM-TH-001. En comparación co resto dos Estados membros da ORGANIZATION-004, e utilizando datos de 2021 armonizados a nivel comunitario, España situábase o ano pasado nun nivel medio de adopción de IA por parte das empresas. Igual era así á media da ORGANIZATION-004, pero moi por debaixo dos países líderes neste indicador. España, cun 8 %, aínda estaba lonxe de Dinamarca ( 24 % ), Portugal ( 17 % ) e Finlandia ( 16 % ). En canto ao Big Data, a comparativa con datos europeos do ano 2021 mostra que España está cinco puntos por baixo da media da ORGANIZATION-004, cun 9 % de empresas que empregan a análise de big data. Máis acentuada é a distancia sobre os países con maior

Programa desta tecnoloxía, caso de Malta ( 31 %, Países Baixos ( 27 % ) ou Dinamarca ( 27 % ). Dados estes datos, é doado observar o xa comentado anteriormente, neste proxecto a dificultade non radicaba só na implementación de novas tecnoloxías, se non na xestión do cambio. Mencionar, que desde a aceptación da Dirección do proxecto, o mesmo tivo que superar varias dificultades inherentes ao uso desta nova tecnoloxía, así como procedentes do descoñecemento técnico do mesmo por parte dos usuarios finais, nada que un bo programa de formación non poida solucionar. O obxectivo do proxecto era construír modelos analíticos que axudasen a predicir o comportamento dos clientes, baseados nos datos históricos almacenados da empresa, ao longo desta tese veremos algúns deles, así como o resultado que tivo a implementación en produción dos mesmos. Os resultados obtidos co tempo foron a mellor maneira de demostrar que a tecnoloxía resulta de grande utilidade tamén nunha pyme, tanto para a dirección como para os traballadores.

Ao longo deste documento realizaremos, con COMPANY-002, unha viaxe a través dun proceso de transformación dixital mediante o uso dos datos. O noso punto de partida será unha base de datos relacional da operativa da empresa e un conxunto de informes operativos de intelixencia de negocios, que sen dúbida permitían verme o éxito dun proxecto de automatización de intelixencia artificial. A nosa primeira parada serán as técnicas de machine learning, usando as cales xeramos o noso primeiro modelo de propensión á compra e que nos permitirá comprender mellor as relacións entre as diferentes variábeis do noso conxunto de datos. Posteriormente recalaremos nas técnicas de deep learning sobre textos non estruturados, mensaxes dos clientes, que nos permitirá crear un novo modelo, cunha funcionalidade e capacidade de transformación incribles. A seguinte parada será a creación dun modelo de Natural Language Processing, que servirá para afinar aínda máis a nosa modelización da propensión á compra, así como servir de base para futuros desenvolvementos, como podería ser o axente de viaxes virtuais. Por último demostraremos, como técnicas avanzadas de machine learning, como Support Vector Machíns, poden axudarnos en problemas de clasificación, en concreto crearemos un modelo para detectar o xénero do autor dun texto. Pode observarse claramente, que esta viaxe analítico con COMPANY-002, aínda que fose duro pola múltitude de etapas, foi sen dúbida unha grata experiencia.

No proxecto só se usaron tecnoloxías libres, isto demostra o alto grao de soberanía dixital, da empresa e do autor deste documento no seu papel pasado de CIO da mesma. Esta soberanía conseguiuse con independencia das fontes de tecnoloxía privativa. Ademais, para unha pyme, o que é máis importante, o uso de software libre, permitiu a redución drástica dos custos asociados ao proxecto, facendo interesante o mesmo para calquera tipo de negocio independentemente do seu tamaño. Tal é o éxito do proxecto, que o autor desta tese ha facer

creado un proxecto empresarial, para lanzar comercialmente a metodoloxía como as tecnoloxías de intelixencia artificial usadas para a resolución deste e outros problemas de negocio.

Por último, aínda que non menos importante, esta tese doutoral, serviu ao autor para se emboderar tecnoloxicamente na implementación das últimas técnicas de intelixencia artificial e converterse nun experto das mesmas. Desde o comezo do proxecto, a súa carreira profesional experimentau outro proceso de transformación Moreno- Esquerda ( 2024 ), demostrando deste xeito que estas tecnoloxías non só van cambiar a actividade das organizacións, senón tamén a actividade das persoas que as conforman, obviamente, sempre e cando estean listas para aceptar o cambio.

Referencias

Adler, B. T., de Alfaro, L., Mola-Velasco, S. M., Rosso, P., y West, A. G. (2011). DATASET-TH-001 Vandalism Detection: Combining Natural Language, Metadata and Reputation Features. En A. F. Gelbukh (Ed.), Computational linguistics and intelligent text processing - 12th international conference, cicling 2011, tokyo, japan, february 20-26, 2011. proceedings, part II (Vol. 6609, pp. 277–288). Berlin, Heidelberg: VENUE-TH-002. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Adriana, S. M. (2018). The customer orientation principle - a prerequisite for increased efficiency in tourism. VENUE-TH-003, Economic Sciences Series, 18(1), 405–408.

Afsahhosseini, F., y Al-Mulla, Y. (2020, 09). Machine learning in tourism. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Agarwal, M. (2019, 05). An overview of natural language processing. VENUE-TH-005 (VENUE-TH-006), 7(5), 2811-2813. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Aggarwal, C. C. (2016, 04). Recommender systems: The textbook. Descargado de [LINK-REDACTED]

Aggarwal, C. C. (2018). Machine Learning for Text. Cham, Switzerland: VENUE-TH-002. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Ahmed, E., Elgazzar, A. S., y Hegazi, A. S. (2005, 01). An overview of complex adaptive systems. VENUE-TH-007. Descargado de [LINK-REDACTED] 0506059 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Aizawa, A. (2003). An information-theoretic perspective of tf–idf measures. VENUE-TH-049, 39(1), 45–65. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Al Fararni, K., Nafis, F., Aghoutane, B., Yahyaouy, A., Riffi, J., y Sabri, A. (2021). Hybrid recommender system for tourism based on big data and ai: A conceptual framework. VENUE-TH-051, 4(1), 47–55.

Alrasheed, H., Alzeer, A., Alhowimel, A., Althyabi, A., y cols. (2020). A multi-level tourism destination recommender system. VENUE-TH-050, 170, 333– 340.

Amado, A., Cortez, P., Rita, P., y Moro, S. (2018). Research trends on big data in marketing: A text mining and topic modeling based literature analysis. VENUE-TH-052, 24(1), 1–7.

Anderson, R. (2007). The credit scoring toolkit: theory and practice for retail credit risk management and decision automation. VENUE-TH-008.

Baeza-Yates, R., y Ribeiro-Neto, B. (2011). Modern information retrieval: The concepts and technology behind search (2.a ed.). Harlow, England: VENUE-TH-009

Bakar, N. A., y Rosbi, S. (2020). Effect of coronavirus disease (covid-19) to tourism industry. VENUE-TH-034, 7(4), 189–193.

Bergenti, F., Caire, G., Monica, S., y Poggi, A. (2020). The first twenty years of agentbased software development with SOFTWARE-TH-004. VENUE-TH-053, 34(2), 1–19.

Bing-yu, C., Zhan, D., y Wu, X. (2009, 04). Application of svm in financial research. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED] .313

Borràs, J., Moreno, A., y Valls, A. (2014, 11). Intelligent tourism recommender systems: A survey. VENUE-TH-011 , 41(16), 7370-7389. Descargado de [LINK-REDACTED] 10.1016/j.eswa.2014.06.007 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Botvinick, M., Barrett, D. G. T., Battaglia, P., de Freitas, N., Kumaran, D., Leibo, J. Z., ... Hassabis, D. (2017, 01). Building machines that learn and think for themselves. VENUE-TH-013, 40. Descargado de [LINK-REDACTED] s0140525x17000048 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine learning, 45(1), 5–32. [REFERENCE-ID-REDACTED] 1010933404324

Burgin, M., y Dodig-Crnkovi ́c, G. (2009, 01). A systematic approach to artificial agents. VENUE-TH-007. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Cabezas, J., Fernandez-Isabel, A., Fernández, R. R., González-Fernández, C., Alonso, A., y de Diego, I. M. (2020). Bio-inspired agent-based architecture for fraud detection. En Proceedings of the 2020 3rd international conference on information management and management science (pp. 67–71).

Camilleri, M. A. (2018). The tourism industry: An overview. Travel marketing, tourism

economics and the airline product, 3–27.

Chapman, W. W., Bridewell, W., Hanbury, P., Cooper, G. F., y Buchanan, B. G. (2001). A simple algorithm for identifying negated findings and diseases in discharge summaries. VENUE-TH-035, 34(5), 301-310. Descargado de https:// [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Chen, P.-H., Fan, R.-E., y Lin, C.-J. (2006). A Study on SMO-type Decomposition Methods for Support Vector Machines. VENUE-TH-015, 17(4), 893–908.

Cho, H.-C., Okazaki, N., Miwa, M., y Tsujii, J. (2013). Named entity recognition with multiple segment representations. VENUE-TH-049, 49(4), 954 - 965. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Corney, M., de Vel, O. Y., Anderson, A., y Mohay, G. M. (2002). Gender-Preferential Text Mining of E-mail Discourse. En 18th annual computer security applications conference (ACSAC 2002), 9-13 december 2002, las vegas, nv, USA (pp. 282–289). Piscataway, NJ, USA: VENUE-TH-014. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Das, M., Hecht, B., y Gergle, D. (2019). The Gendered Geography of Contributions to OpenStreetMap: Complexities in Self-Focus Bias. En S. A. Brewster, G. Fitzpatrick, A. L. Cox, y V. Kostakos (Eds.), Proceedings of the 2019 CHI conference on human factors in computing systems, CHI 2019, glasgow, scotland, uk, may 4-9, 2019 (pp. 1–14). New York, NY, USA: VENUE-TH-023. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Das, S., y Paik, J. H. (2021). Context-sensitive gender inference of named entities in text. VENUE-TH-049, 58(1), 102423. [REFERENCE-ID-REDACTED] 10.1016/j.ipm.2020.102423

De Silva, L., Meneguzzi, F. R., y Logan, B. (2020). Bdi agent architectures: a survey. En Proceedings of the 29th international joint conference on artificial intelligence (ijcai), 2020, japão. (pp. 4914–4921).

Dinu, A.-M., y cols. (2018). The importance of transportation to tourism development. VENUE-TH-054, 4(4), 183–187.

Eiriemiokhale, K. A., y Idiedo, V. (2020, 09). Knowledge sharing practices among lecturers in nigerian universities: A case study. Descargado de [LINK-REDACTED] 10.7176/ikm/10-6-06 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Eisenstein, J. (2019). Introduction to natural language processing. Cambridge, MA, USA: VENUE-TH-024.

Fatima, M., Hasan, K., Anwar, S., y Nawab, R. M. A. (2017). Multilingual author profiling on SERVICE-005. VENUE-TH-049, 53(4), 886 - 904. doi:

[LINK-REDACTED]

Feinerer, I., Hornik, K., y Meyer, D. (2008). Text Mining Infrastructure in R. VENUE-TH-036, Articles, 25(5), 1–54. Descargado de [LINK-REDACTED] .org/v025/i05 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Feng, M., y Li, S. (2018). An approximate strong kkt condition for multiobjective optimization. VENUE-TH-058, 26(3), 489–509. [REFERENCE-ID-REDACTED] -6

Fernández-Isabel, A., Fuentes-Fernández, R., y de Diego, I. M. (2020). Modeling multi-agent systems to simulate sensor-based smart roads. ORG-TH-117, 99, 101994.

Foong, E., Vincent, N., Hecht, B., y Gerber, E. M. (2018, noviembre). Women (Still) Ask For Less: Gender Differences in Hourly Rate in an Online Labor Marketplace. Proc. VENUE-TH-021. Interact., 2(CSCW), 53:1–53:21. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Forouzandeh, S., Berahmand, K., Nasiri, E., y Rostami, M. (2021). A hotel recommender system for tourists using the artificial bee colony algorithm and fuzzy topsis model: A case study of ORG-TH-100. VENUE-TH-037, 20(01), 399–429.

Fourkioti, O., Symeonidis, S., y Arampatzis, A. (2019). Language models and fusion for authorship attribution. VENUE-TH-049, 56(6), 102061. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Francis, J., Kitamura, N., Labelle, F., Lu, X., Navarro, I., y Oh, J. (2023, 01). Core challenges in embodied vision-language planning. VENUE-TH-007. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

François-Lavet, V., Henderson, P., Islam, R., Bellemare, M. G., y Pineau, J. (2018, 01). An introduction to deep reinforcement learning. ORG-TH-101, 11(3-4), 219-354. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Friedman, J. H. (2017). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. VENUE-TH-002 open.

Galicia-Haro, S. N., Gelbukh, A., y Bolshakov, I. A. (2004). Recognition of named entities in spanish texts. En Mexican international conference on artificial intelligence (pp. 420–429).

Garcia, I., Sebastia, L., Onaindia, E., y Guzman, C. (2009). A group recommender system for tourist activities. En International conference on electronic commerce and web technologies (pp. 26–37).

Garro, A., Mühlhäuser, M., Tundis, A., Baldoni, M., Baroglio, C., Bergenti, F., ... others (2018). Intelligent agents: Multi-agent systems. Encyclopedia of Bioinformatics and

Computational Biology: ORG-TH-121, 315.

Geiger, R. S., y Ribes, D. (2010). The work of sustaining order in DATASET-TH-001: the banning of a vandal. En K. Inkpen, C. Gutwin, y J. C. Tang (Eds.), Proceedings of the 2010 VENUE-TH-023 conference on computer supported cooperative work, CSCW 2010, savannah, georgia, usa, february 6-10, 2010 (pp. 117–126). New York, NY, USA: VENUE-TH-023. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Gomez, J., Alfaro, C., Ortega, F., Moguerza, J. M., Algar, M. J., y Moreno, R. (2021a, 1). Biographies of literature writers written in english language. Descargado de [LINK-REDACTED] _writers/13551467 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Gomez, J., Alfaro, C., Ortega, F., Moguerza, J. M., Algar, M. J., y Moreno, R. (2021b, 1). Biographies of literature writers written in spanish language. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

González, S., García, S., Del Ser, J., Rokach, L., y Herrera, F. (2020). A practical tutorial on bagging and boosting based ensembles for machine learning: Algorithms, software tools, performance study, practical perspectives and opportunities. ORG-TH-118, 64, 205–237.

González-Fernández, C., Cabezas, J., Fernández-Isabel, A., y Martín de Diego, I. (2020). Combining multi-agent systems and subjective logic to develop decision support systems. En International conference on information processing and management of uncertainty in knowledge-based systems (pp. 143–157). [REFERENCE-ID-REDACTED] 978-3-030-50146-4\_12

Grace, A., y Butler, T. (2005, 01). Learning management systems: a new beginning in the management of learning and knowledge. ORG-TH-102, 1(1/2), 12- 12. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED] ijkl.2005.006248

Hallenborg, K. (2009, 07). Intelligent control of material handling systems. , 63- 116. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED] 9780470432730.ch3

Hamid, R. A., Albahri, A. S., Alwan, J. K., Al-qaysi, Z., Albahri, O. S., Zaidan, A., ... Zaidan, B. (2021). How smart is e-tourism? a systematic review of smart tourism recommendation system applying data management. ORG-TH-119, 39, 100337.

Hamidi, F., Scheuerman, M. K., y Branham, S. M. (2018). Gender Recognition or Gender Reductionism? The Social Implications of Embedded Gender Recognition Systems. En R. L. Mandryk, M. Hancock, M. Perry, y A. L. Cox (Eds.), Proceedings of

the 2018 CHI conference on human factors in computing systems, CHI 2018, montreal, qc, canada, april 21-26, 2018 (pp. 1–13). New York, NY, USA: VENUE-TH-023. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Hedlund, T., Pirkola, A., y Järvelin, K. (2001). Aspects of Swedish morphology and semantics from the perspective of mono- and cross-language information retrieval. VENUE-TH-049, 37(1), 147–161. [REFERENCE-ID-REDACTED] 10.1016/S0306-4573(00)00024-8

Herzog, D., Laß, C., y Wörndl, W. (2018). Tourrec: a tourist trip recommender system for individuals and groups. En Proceedings of the 12th VENUE-TH-023 conference on recommender systems (pp. 496–497).

Hinton, G., y Sejnowski, T. J. (1999, 09). Unsupervised learning: Foundations of neural computation. VENUE-TH-011 , 38(5-6), 256-256. Descargado de [LINK-REDACTED] 10.1016/s0898-1221(99)90165-7 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Hollander, M., Wolfe, D. A., y Chicken, E. (2013). Nonparametric statistical methods. Boboken, New Jersey: ORG-TH-103.

Howard, J., y Ruder, S. (2018). Universal language model fine-tuning for text classification. arXiv preprint arXiv:1801.06146.

Hsu, P.-F., Lan, K.-Y., y Tsai, C.-W. (2013). Selecting the optimal vendor of customer relationship management system for medical tourism industry using delphi and ahp. VENUE-TH-038 (VENUE-TH-039), 9(1), 62–75.

Huang, F., Li, C., y Lin, L. (2014). Identifying Gender of Microblog Users Based on Message Mining. En F. Li, G. Li, S. Hwang, B. Yao, y Z. Zhang (Eds.), Web-age information management - 15th international conference, WAIM 2014, macau, china, june 16-18, 2014. proceedings (Vol. 8485, pp. 488–493). Cham, Switzerland: VENUE-TH-002. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Hung, P. D., y Huynh, D. L. (2019, 02). E-commerce recommendation system using mahout. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED] .1109/ccoms.2019.8821663

Insua, D. R., Holgado, J., y Moreno, R. (2003). Multicriteria e-negotiation systems for e-democracy. PUBLICATION-001, 12(2-3), 213-218. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Itaiwi, A.-M. K., Ahmad, M. S., Hamid, N. H. A., Jaafar, N. H., y Mahmoud, M. A. (2012, 06). A multi-agent framework for dynamic task assignment and delegation in task distribution. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Jansen, B. J., Moore, K., y Carman, S. (2013). Evaluating the performance of demographic targeting using gender in sponsored search. VENUE-TH-049, 49(1), 286 - 302. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Jiang, R., Banchs, R. E., y Li, H. (2016). Evaluating and combining name entity recognition systems. En Proceedings of the sixth named entity workshop (pp. 21–27).

Joachims, T. (1999, 8 de 2). Making Large-Scale Support Vector Machine Learning Practical. En B. Schölkopf, C. J. Burges, y A. J. Smola (Eds.), Advances in kernel methods: Support vector learning (pp. 169–184). Cambridge, MA, USA: VENUE-TH-024.

Joachims, T. (2002). Learning to classify text using support vector machines (Vol. 668). New York, NY, USA: VENUE-TH-002. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Kanoje, S., Girase, S., y Mukhopadhyay, D. (2015, 01). User profiling trends, techniques and applications. VENUE-TH-007. Descargado de [LINK-REDACTED] abs/1503.07474 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Kazak, A., Chetyrbok, P. V., y Oleinikov, N. N. (2020, 01). Artificial intelligence in the tourism sphere. ORG-TH-105, 421(4), 042020-042020. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED] 421/4/042020

Kazil, J., Masad, D., y Crooks, A. (2020). Utilizing python for agent-based modeling: the mesa framework. En International conference on social computing, behavioralcultural modeling and prediction and behavior representation in modeling and simulation (pp. 308–317).

Keyes, O. (2018, noviembre). The Misgendering Machines: Trans/HCI Implications of Automatic Gender Recognition. Proc. VENUE-TH-021. Interact., 2(CSCW), 88:1–88:22. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Keyes, O., y Tilbert, B. (2017). DATASET-TH-001: A ORG-TH-115 API Wrapper [Manual de software informático]. Descargado de [LINK-REDACTED] DATASET-TH-001 (R package version 1.5.0)

Khurana, D., Koli, A., Khatter, K., y Singh, S. (2022, 07). Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. VENUE-TH-001, 82(3), 3713-3744. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Kler, B. K. (2009). Tourism and restoration. En Philosophical issues in tourism (pp. 117–134). ORG-TH-106.

Kocher, M., y Savoy, J. (2017). Distance measures in author profiling. VENUE-TH-049, 53(5), 1103 - 1119. [REFERENCE-ID-REDACTED] .2017.04.004

Koroteev, M. (2021). SOFTWARE-TH-003: A review of applications in natural language processing and understanding. arXiv preprint arXiv:2103.11943.

Kretschmer, H., y Aguillo, I. F. (2005). New indicators for gender studies in web networks. VENUE-TH-049, 41(6), 1481 - 1494. (Special Issue on Infometrics) [REFERENCE-ID-REDACTED]

Krüger, S., y Hermann, B. (2019). Can an Online Service Predict Gender? On the State-of-the-Art in Gender Identification from Texts. En I. Crnkovic, K. K. Silveira, y S. Sprenkle (Eds.), Proceedings of the 2nd international workshop on gender equality in software engineering, ge@icse 2019, montreal, qc, canada, may 27, 2019 (pp. 13– 16). Piscataway, NJ, USA: VENUE-TH-016. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Kucukyilmaz, T., Cambazoglu, B. B., Aykanat, C., y Can, F. (2006). Chat Mining for Gender Prediction. En T. M. Yakhno y E. J. Neuhold (Eds.), Advances in information systems, 4th international conference, ADVIS 2006, izmir, turkey, october 18- 20, 2006, proceedings (Vol. 4243, pp. 274–283). Berlin, Heidelberg: VENUE-TH-002. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Lake, B. M., Ullman, T., Tenenbaum, J. B., y Gershman, S. J. (2016, 01). Building machines that learn and think like people. Descargado de [LINK-REDACTED] abs/1604.00289 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Lan, Y., Li, X., Du, H., Lu, X., Gao, M., Qian, W., y Zhou, A. (2024, 01). Survey of natural language processing for education: Taxonomy, systematic review, and future trends. VENUE-TH-007. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Langley, P. (2022, 06). The computational gauntlet of human-like learning. ORG-TH-110, 36(11), 12268-12273. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED] .21489

La santa biblia, nuevo testamento. (1960). Nueva York: ORG-TH-111. (Reina-Valera 1960)

Lau, K.-N., Lee, K.-H., y Ho, Y. (2005). Text Mining for the Hotel Industry. ORG-TH-133, 46(3), 344–362. [REFERENCE-ID-REDACTED] 0010880405275966

Lee, C. K., y Hawamdeh, S. (2002, 03). Factors impacting knowledge sharing. ORG-TH-107, 01(01), 49-56. Descargado de [LINK-REDACTED] s0219649202000169 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Lee, S.-M., y Pritchett, A. R. (2008, 11). Predicting interactions between agents in agent-based modeling and simulation of sociotechnical systems. VENUE-TH-017, 38(6), 1210-1220. Descargado de https://

[REFERENCE-ID-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Li, C., Ding, N., Dong, H., y Zhai, Y. (2021, 01). Application of credit card fraud detection based on cs-svm. , 11(1), 34-39. Descargado de [LINK-REDACTED] ijmlc.2021.11.1.1011 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Li, S.-L., Shiue, W., y Huang, M. (2006, 05). The evaluation of consumer loans using support vector machines. VENUE-TH-011 , 30(4), 772-782. Descargado de https:// [REFERENCE-ID-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Lin, B., y Serebrenik, A. (2016). Recognizing gender of ORG-TH-108 users. En M. Kim, R. Robbes, y C. Bird (Eds.), Proceedings of the 13th international conference on mining software repositories, MSR 2016, austin, tx, usa, may 14-22, 2016 (p. 425–429). New York, NY, USA: VENUE-TH-023. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Lin, H. (2007, 06). Knowledge sharing and firm innovation capability: an empirical study. VENUE-TH-025, 28(3/4), 315-332. Descargado de [LINK-REDACTED] .org/10.1108/01437720710755272 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Liu, Q., y Wu, Y. (2012, 01). Supervised learning. Descargado de [LINK-REDACTED] 10.1007/978-1-4419-1428-6_451 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Loh, S., Lorenzi, F., Saldaña, R., y Licthnow, D. (2003). A tourism recommender system based on collaboration and text analysis. ORG-TH-125, 6(3), 157–165.

Lynskey, S. J., Ling, F., Greenberg, A. M., Penny-Dimri, J. C., y Sutherland, A. G. (2021). The influence of patient resilience and health status on satisfaction after total hip and knee arthroplasty. ORG-TH-126, 19(1), 8–14.

López-Santillán, R., Montes-Y-Gómez, M., González-Gurrola, L. C., Ramírez-Alonso, G., y Prieto-Ordaz, O. (2020). Richer document embeddings for author profiling tasks based on a heuristic search. VENUE-TH-049, 57(4), 102227. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Malingkas, D. E. Y., y Ce, W. (2020, 08). Knowledge management using gamification in consulting firms. Descargado de [LINK-REDACTED] .9211118 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Markov, I., Gómez-Adorno, H., Sidorov, G., y Gelbukh, A. (2017). The Winning Approach to Cross-Genre Gender Identification in Russian at RUSPprofiling 2017. En P. Majumder, M. Mitra, P. Mehta, y J. Sankhavara (Eds.), Working notes of FI- RE 2017 - forum for information retrieval evaluation, bangalore, india, december 8-10, 2017 (Vol. 2036, pp. 20–24). Aachen, Germany: ORG-TH-109. Descargado de [LINK-REDACTED]

Melo, L. S., Sampaio, R. F., Leão, R. P. S., Barroso, G. C., y Bezerra, J. R. (2019). Python-

based multi-agent platform for application on power grids. ORG-TH-127, 29(6), e12012.

Meltzoff, A. N., Kuhl, P. K., Movellan, J. R., y Sejnowski, T. J. (2009, 07). Foundations for a new science of learning (Vol. 325) (n.o 5938). Descargado de [LINK-REDACTED] 10.1126/science.1175626 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Moguerza, J. M., Muñoz, A., y cols. (2006). Support Vector Machines with Applications. ORG-TH-123, 21(3), 322–336. Descargado de [LINK-REDACTED] .org/euclid.ss/1166642435 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Moguerza, J. M., y Muñoz, A. (2006, 08). Support vector machines with applications. VENUE-TH-026, 21(3). Descargado de [LINK-REDACTED] 10.1214/088342306000000493 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Mohamad, I. B., y Usman, D. (2013). Standardization and its effects on k-means clustering algorithm. VENUE-TH-040, Engineering and Technology, 6(17), 3299–3303.

Moliner, M. A., Sánchez, J., Rodríguez, R. M., y Callarisa, L. (2007). Relationship quality with a travel agency: The influence of the postpurchase perceived value of a tourism package. ORG-TH-124, 7(3-4), 194–211.

Moreno, R., Viajes, M., Fernández-Isabel, A., de Diego, I. M., Moguerza, J. M., Lancho, C., y Cuesta, M. (2022). Automatic detection of potential customers by opinion mining and intelligent agents. En 2022 17th PUBLICATION-003 (PUBLICATION-003) (pp. 93–101).

Moreno-Izquierdo, R. (2024). Raúl, el ingeniero informático. TECH-VENDOR-006. Descargado de [LINK-REDACTED]

Mukherjee, S., y Bala, P. K. (2017). Gender classification of microblog text based on authorial style. VENUE-TH-041, 15(1), 117–138. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Naqa, I. E., y Murphy, M. J. (2015, 01). What is machine learning? Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED] -3_1

Nazareth, N., y Reddy, Y. (2023, 06). Financial applications of machine learning: A literature review. VENUE-TH-011 , 219, 119640-119640. Descargado de [LINK-REDACTED] .org/10.1016/j.eswa.2023.119640 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Njiraine, D. (2019, 03). Enabling knowledge sharing practices for academic and research in higher education institutions. Descargado de [LINK-REDACTED] .7176/ikm/9-3-09 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Norbert, V. (2011, 11). Forecasting tourism demand. VENUE-TH-012. Des-

cargado de [LINK-REDACTED] B9780080969961000078

Novikova, N. G., Kortunov, V. V., Krasnova, O. N., Zorina, N. M., Kireenkova, Z. A., y cols. (2015). A client with special needs in tourist services. VENUE-TH-042, 6(2), 338.

Olson, D. L., y Delen, D. (2008). Advanced data mining techniques. Berlin, Heidelberg: VENUE-TH-002.

Paudel, B., Christoffel, F., Newell, C., y Bernstein, A. (2016, 12). Updatable, accurate, diverse, and scalable recommendations for interactive applications. VENUE-TH-022, 7(1), 1-34. Descargado de [LINK-REDACTED] 2955101 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Peng, J., y Xu, J. (2022, 03). Personalized product recommendation model of automatic question answering robot based on deep learning. VENUE-TH-027, 2022, 1-9. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Peng, Y. (2022, 01). A survey on modern recommendation system based on big data. VENUE-TH-007. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED] .48550/arXiv.2206.

Peng, Z. (2021, 05). Designing and evaluating intelligent agents’ interaction mechanisms for assisting human in high-level thinking tasks. Descargado de https:// [REFERENCE-ID-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Platt, J. (1998, April). Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines (Inf. Téc. n.o MSR-TR-98-14). TECH-VENDOR-005. Descargado de [LINK-REDACTED] sequential-minimal-optimization-a-fast-algorithm-for-training-support -vector-machines/

Pons, J., Granados, A., Espinas, J., Borras, J., Martin, I., y Moreno, V. (1997). Assessing open heart surgery mortality in catalonia (spain) through a predictive risk model. VENUE-TH-044 surgery: official journal of the VENUE-TH-043, 11(3), 415–423.

ORG-TH-112. (2022). R: A language and environment for statistical computing [Manual de software informático]. Vienna, Austria. Descargado de https:// [LINK-REDACTED]

Rangel, F., y Rosso, P. (2016). On the impact of emotions on author profiling. VENUE-TH-049, 52(1), 73–92. [REFERENCE-ID-REDACTED] j.ipm.2015.06.003

Ray, B., Garain, A., y Sarkar, R. (2021). An ensemble-based hotel recommender system using sentiment analysis and aspect categorization of hotel reviews. ORG-TH-128, 98, 106935.

Romero-Mendez, E. A., Santana-Mancilla, P. C., García-Ruiz, M. , Montesinos-López, O. A., y Anido, L. (2023, 07). The use of deep learning to improve player engagement in a video game through a dynamic difficulty adjustment based on skills classification. VENUE-TH-028, 13(14), 8249-8249. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Russell, S., y Norvig, P. (2010). Artificial intelligence: A modern approach. VENUE-TH-010.

Sagi, O., y Rokach, L. (2018). Ensemble learning: A survey. ORG-TH-104 Interdisciplinary Reviews: VENUE-TH-055, 8(4), e1249.

Santamaría, L., y Mihaljevi ́c, H. (2018). Comparison and benchmark of name-togender inference services. VENUE-TH-033, 4, e156. [REFERENCE-ID-REDACTED] 10.7717/peerj-cs.156

Schapire, R. E. (1990). The Strength of Weak Learnability. Machine learning, 5(2), 197–227. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Sen, P. C., Hajra, M., y Ghosh, M. (2020). Supervised classification algorithms in machine learning: A survey and review. En Emerging technology in modelling and graphics (pp. 99–111). VENUE-TH-002.

Sensuse, D. I., Qodarsih, N., Lusa, S., y Prima, P. (2018, 10). Critical success factors of knowledge management: A systematic literature review. Descargado de https:// [REFERENCE-ID-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Shafiee, S., y Varjani, A. Y. (2016, 04). Big data in tourism industry. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Shelar, H., Kaur, G., Heda, N., y Agrawal, P. (2020). Named entity recognition approaches and their comparison for custom ner model. ORG-TH-129, 39(3), 324–337.

Siswahyudi, P., Kurniawan, T. A., y Sugiarto, V. (2018). Agent-oriented methodologies comparison: A literature review. ORG-TH-130, 24(11), 8710–8716.

Sokolova, M., y Lapalme, G. (2009). A systematic analysis of performance measures for classification tasks. VENUE-TH-049, 45(4), 427–437.

Sproat, R., Black, A. W., Chen, S., Kumar, S., Ostendorf, M., y Richards, C. (2001, July). Normalization of non-standard words. ORG-TH-131, 15(3), 287– 333. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Srivastava, A., y Sahami, M. (Eds.). (2009). Text mining: Classification, clustering, and applications (1st ed.). New York, NY, USA: ORG-TH-114. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Subramaniyaswamy, V., Logesh, R., Vijayakumar, V., Keerthana, K., Rakini, K., y Swarnamalya, B. (2018). Dynamo: dynamic multimodal route and travel recommendation system. En 2018 international conference on recent trends in advance computing (icrtac) (pp. 47–52).

Terrell, J., Kofink, A., Middleton, J., Rainear, C., Murphy-Hill, E., Parnin, C., y Stallings, J. (2017, 1 de May). Gender differences and bias in open source: pull request acceptance of women versus men. VENUE-TH-033, 3, e111. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Thampi, S. M. (2008, 01). An introduction to knowledge management. VENUE-TH-007. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED] arxiv.0812.0438

Tikhonov, A. N., y Arsenin, V. Y. (1977). Solutions of ill-posed problems. New York, NY, USA: VENUE-TH-030, ORG-TH-103.

Tureac, C. E., y Turtureanu, A. (2010). Types and forms of tourism. VENUE-TH-045. Œconomica, 4(1).

Uddin, M., Wang, Q., Wei, H. H., Chi, H. L., y Ni, M. (2021). Building information modeling (bim), system dynamics (sd), and agent-based modeling (abm): Towards an integrated approach. VENUE-TH-046, 12(4), 4261–4274.

Uysal, A. K., y Gunal, S. (2014). The impact of preprocessing on text classification. VENUE-TH-049, 50(1), 104 - 112. [REFERENCE-ID-REDACTED] .1016/j.ipm.2013.08.006

Vasilescu, B., Capiluppi, A., y Serebrenik, A. (2014, September). Gender, Representation and Online Participation: A Quantitative Study. ORG-TH-132, 26(5), 488–511. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Vasiliev, Y. (2020). Natural language processing with python and SOFTWARE-TH-002: A practical introduction. VENUE-TH-029.

Vesni ́c-Alujevi ́c, L., Nascimento, S., y Pólvora, A. (2020, 07). Societal and ethical impacts of artificial intelligence: Critical notes on european policy frameworks. VENUE-TH-011 , 44(6), 101961-101961. Descargado de [LINK-REDACTED] j.telpol.2020.101961 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Vrandeˇci ́c, D., y Krötzsch, M. (2014). DATASET-TH-001: a free collaborative knowledgebase. VENUE-TH-020, 57(10), 78–85. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Wais, K. (2016). Gender Prediction Methods Based on First Names with genderizeR. VENUE-TH-047, 8(1), 17–37. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Wang, J., Guo, B., y Chen, L. (2022, 01). Human-in-the-loop machine learning:

A macro-micro perspective. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Wang, J., Hong, Y., Wang, J., Xu, J., Tang, Y., Han, Q.-L., y Kurths, J. (2022). Cooperative and competitive multi-agent systems: From optimization to games. VENUE-TH-018/CAA ORG-TH-122, 9(5), 763–783.

Wang, X., Bettini, C., Brodsky, A., y Jajoida, S. (1997). Logical design for temporal databases with multiple granularities. VENUE-TH-019, 22(2), 115–170.

Weed, D. L. (2005). Weight of evidence: a review of concept and methods. VENUE-TH-056, 25(6), 1545–1557.

Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., y Pal, C. J. (2017). Data mining: Practical machine learning tools and techniques (4th ed.). Cambridge, MA, USA: ORG-TH-113, VENUE-TH-012. [REFERENCE-ID-REDACTED]

Yan, X., y Yan, L. (2006). Gender Classification of Weblog Authors. En Computational approaches to analyzing weblogs, papers from the 2006 VENUE-TH-032 spring symposium, technical report ss-06-03, palo alto, ca, usa, march 27-29, 2006 (pp. 228– 230). Palo Alto, CA, USA: VENUE-TH-031. Descargado de [LINK-REDACTED] 0046-gender-classification-of-weblog-authors/

Yenduri, G., Ramalingam, M., G, C. S., Supriya, Y., Srivastava, G., Maddikunta, P. K. R., ... Gadekallu, T. R. (2023, 01). Generative pre-trained transformer: A comprehensive review on enabling technologies, potential applications, emerging challenges, and future directions. VENUE-TH-007. Descargado de [LINK-REDACTED] 2305.10435 [REFERENCE-ID-REDACTED]

Young, T., Hazarika, D., Poria, S., y Cambria, E. (2017, 01). Recent trends in deep learning based natural language processing. VENUE-TH-007. Descargado de [LINK-REDACTED] [REFERENCE-ID-REDACTED]

Zapata, G., Murga, J., Raymundo, C., Dominguez, F., Moguerza, J. M., y Alvarez, J. M. (2019). Business information architecture for successful project implementation based on sentiment analysis in the tourist sector. VENUE-TH-048, 53(3), 563–585.

Zdravevski, E., Lameski, P., y Kulakov, A. (2011). Weight of evidence as a tool for attribute transformation in the preprocessing stage of supervised learning algorithms. En The 2011 international joint conference on neural networks (pp. 181–188).

Zheng, X., Luo, Y., Sun, L., Zhang, J., y Chen, F. (2018). A tourism destination recommender system using users’ sentiment and temporal dynamics. VENUE-TH-048, 51(3), 557–578.

Zhuhadar, L., y Nasraoui, O. (2010, 08). Personalized search based on a user-centered recommender engine. Descargado de [LINK-REDACTED] .296 [REFERENCE-ID-REDACTED]