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Prototipo de aplicación móvil para la sugerencia de recetas culinarias utilizando algoritmos de inteligencia artificial

dc.contributor.advisorCárdenas Arenas, Juan Sebastián
dc.contributor.authorCastellanos Becerra, José Daniel
dc.contributor.authorNiño Parada, Emerson Giovanni
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.date.accessioned2022-04-22T15:16:39Z
dc.date.available2022-04-22T15:16:39Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/16258
dc.description.abstractEl propósito de este proyecto fue desarrollar una aplicación móvil para el sistema operativo Android que permita realizar la búsqueda de recetas por medio de cuatro alternativas diferentes, asimismo que pudiera recomendar recetas basadas en el historial particular de cada usuario, esto se logró utilizando algoritmos de inteligencia artificial. Para dar cumplimiento y desarrollar lo planteado anteriormente fue necesario emplear la metodología de desarrollo de cascada que consiste en dividir el desarrollo en cinco fases diferentes que nos permiten definir una serie de actividades para cada fase y así estructurar el desarrollo en el tiempo para cumplir con el alcance definido. Las fases mencionadas previamente son requerimientos de software, diseño, implementación, verificación, y construcción de la documentación. Para la fase de requerimientos se realizaron encuestas y entrevistas a los posibles usuarios de la aplicación para conocer sobre las habilidades culinarias y preferencias de las personas a la hora de buscar nuevas recetas. En la fase de diseño se construyeron los mockups para tener una idea visual de cómo quedaría la aplicación, y todos los diagramas pertinentes y necesarios para tener una idea global del funcionamiento del sistema y de los componentes que la conforman. El desarrollo del sistema estuvo compuesto por la construcción de tres componentes: la aplicación móvil, un API REST para la búsqueda de recetas y otro con el módulo de recomendaciones basado en contenido. La aplicación móvil se desarrolló haciendo uso del IDE Android Studio, siguiendo un patrón de arquitectura basado en MVVM sin el componente View Model. Las API REST se desplegaron en Node.js y Django, la primera se encarga de gestionar las recetas y usuarios almacenados en una base de datos no relacional alojada en MongoDB y la segunda se encarga del algoritmo de recomendaciones. Finalmente, mediante el uso de librerías y algoritmos de inteligencia artificial, el módulo de recomendaciones presenta sugerencias de recetas basándose en el contenido que ve el usuario.spa
dc.description.tableofcontentsLISTA DE TABLAS 6 LISTA DE FIGURAS 7 LISTA DE ANEXOS 10 RESUMEN 11 INTRODUCCIÓN 12 CAPÍTULO 1: MARCO REFERENCIAL 13 MARCO CONCEPTUAL 13 Lenguaje de programación 13 POO 14 Python 16 Java 17 JVM (Java Virtual Machine) 18 Framework 19 Django 20 API (Application programing interface) 20 API REST 21 Entorno de desarrollo integrado (IDE) 22 Android Studio 22 Android 23 Arquitectura de Android 24 Versiones de Android 26 Inteligencia Artificial 27 Machine learning 28 Sistema de recomendación 28 Los filtros colaborativos 29 Los filtros basados en contenido 29 Metodología de desarrollo de software 29 Git 30 GitHub 30 ESTADO DEL ARTE 32 CAPÍTULO 2: METODOLOGÍA DE DESARROLLO Y ACTIVIDADES 38 METODOLOGÍA DE DESARROLLO 38 ACTIVIDADES 40 CAPÍTULO 3: DESARROLLO DE LA SOLUCIÓN TECNOLÓGICA 43 FASE 1: REQUISITOS DEL SOFTWARE 43 Definición de las preguntas de la encuesta 43 Definición de las preguntas de la entrevista 44 Clasificación de los resultados obtenidos 45 Redacción del acta de requerimientos 46 FASE 2: DISEÑO DE LA APLICACIÓN 46 Realización los mockups de todas las vistas de la aplicación. 46 Construcción del modelo relacional del software. 47 Construcción del modelo de casos de uso. 48 Construcción del diagrama de clases. 50 Construcción del documento de arquitectura del software. 50 FASE 3: DESARROLLO DEL SISTEMA 51 Definición del API REST 52 Realizar la conexión al API REST de Spoonacular 61 Desarrollar el módulo de autenticación del API REST 61 Construir las vistas de la aplicación móvil 64 Construir la lógica de la aplicación móvil 79 Creación del módulo de recomendaciones basado en contenido 113 Integrar el módulo de recomendación con la aplicación 117 FASE 4: CONSTRUIR LA DOCUMENTACIÓN 117 Diseñar un manual de instalación del API REST 117 Diseñar un manual de usuario de la aplicación móvil. 126 Construir el documento final de trabajo de grado. 126 CONCLUSIONES 128 RECOMENDACIONES O TRABAJOS FUTUROS 129 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 130 ANEXOS 135spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titlePrototipo de aplicación móvil para la sugerencia de recetas culinarias utilizando algoritmos de inteligencia artificialspa
dc.title.translatedMobile application prototype for the suggestion of culinary recipes using artificial intelligence algorithmsspa
dc.degree.nameIngeniero de Sistemasspa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería de Sistemasspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.subject.keywordsSystems engineerspa
dc.subject.keywordsTechnological innovationsspa
dc.subject.keywordsFeedingspa
dc.subject.keywordsCookspa
dc.subject.keywordsPrescriptionsspa
dc.subject.keywordsMobile appspa
dc.subject.keywordsArtificial intelligencespa
dc.subject.keywordsPrototype developmentspa
dc.subject.keywordsAlgorithmsspa
dc.subject.keywordsSimulation methodsspa
dc.subject.keywordsProgramming languagespa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
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dc.contributor.cvlacCárdenas Arenas, Juan Sebastián [0001387212]spa
dc.contributor.cvlacCárdenas Arenas, Juan Sebastián [0001387212]
dc.subject.lembIngeniería de sistemasspa
dc.subject.lembInnovaciones tecnológicasspa
dc.subject.lembDesarrollo de prototiposspa
dc.subject.lembAlgoritmosspa
dc.subject.lembMétodos de simulaciónspa
dc.subject.lembLenguaje de programaciónspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.description.abstractenglishThe purpose of this project was to develop a mobile application for the Android operating system that allows searching for recipes through four different alternatives, as well as being able to recommend recipes based on the particular history of each user, this was achieved using intelligence algorithms. artificial. In order to comply with and develop what was stated above, it was necessary to use the waterfall development methodology, which consists of dividing the development into five different phases that allow us to define a series of activities for each phase and thus structure the development over time to comply with the objective. defined scope. The previously mentioned phases are software requirements, design, implementation, verification, and documentation construction. For the requirements phase, surveys and interviews were conducted with potential users of the application to learn about the culinary skills and preferences of people when looking for new recipes. In the design phase, the mockups were built to have a visual idea of ​​how the application would look like, and all the pertinent and necessary diagrams to have a global idea of ​​the operation of the system and the components that make it up. The development of the system was made up of the construction of three components: the mobile application, a REST API for searching recipes and another with the content-based recommendation module. The mobile application was developed using the Android Studio IDE, following an architecture pattern based on MVVM without the View Model component. The REST APIs were deployed in Node.js and Django, the first one is in charge of managing the recipes and users stored in a non-relational database hosted in MongoDB and the second one is in charge of the recommendation algorithm. Finally, through the use of artificial intelligence libraries and algorithms, the recommendation module presents recipe suggestions based on the content that the user sees.spa
dc.subject.proposalAlimentaciónspa
dc.subject.proposalCocinarspa
dc.subject.proposalRecetasspa
dc.subject.proposalAplicación móvilspa
dc.subject.proposalAPI RESTspa
dc.subject.proposalInteligencia artificialspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa
dc.contributor.linkedinCárdenas Arenas, Juan Sebastián [juan-sebastián-cárdenas-arenas-58904a186]


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