Sistema de recomendación basado en un sistema experto para el proceso de adquisición de equipos de cómputo

Abstract

La presente investigación abarca la problemática de elegir componentes para computadoras de escritorio personales por parte de individuos con limitados conocimientos técnicos en tecnología. Se implementó una solución basada en tecnología a través de un sistema experto, el cual utilizó un sistema de recomendación como núcleo para el procesamiento de conocimientos. Para manejar eficientemente la carga de procesamiento, se emplearon microservicios, dividiendo así las tareas entre los diferentes segmentos de la arquitectura. Parte fundamental de este proceso fue la identificación de las variables esenciales que afectan la elección de los componentes de la computadora, las cuales sirvieron como base para elaborar las preguntas que guiarían la recolección de información necesaria. Estas preguntas fueron posteriormente validadas por expertos en el campo, y sobre esta base, se desarrolló un motor de inferencia que operaba mediante la transformación de los datos ingresados y las reglas establecidas. La efectividad de esta solución se evaluó mediante la comparación de resultados obtenidos de dos escenarios propuestos, los cuales fueron revisados tanto por una aplicación web diseñada para este fin como por dos expertos en tecnología. El criterio utilizado para la evaluación fue la existencia de cuellos de botella entre los componentes seleccionados y la compatibilidad con el software deseado. Los resultados mostraron una reducción significativa de problemas, un 30% y un 3% en los escenarios respectivamente, evidenciando así que una herramienta informática basada en sistemas expertos puede ofrecer un apoyo considerable en el proceso de selección de componentes para usuarios con escasa formación técnica en tecnología.

The present research addresses the problem of choosing components for personal desktop computers by individuals with limited technical knowledge in technology. A technology-based solution was implemented through an expert system, which used a recommendation system as the core for knowledge processing. To efficiently handle the processing load, microservices were used, thus dividing tasks between the different segments of the architecture. A fundamental part of this process was the identification of the essential variables that affect the choice of computer components, which served as a basis for developing the questions that would guide the collection of necessary information. These questions were subsequently validated by experts in the field, and on this basis, an inference engine was developed that operated by transforming the input data and established rules. The effectiveness of this solution was evaluated by comparing results obtained from two proposed scenarios, which were reviewed both by a web application designed for this purpose and by two technology experts. The criterion used for the evaluation was the existence of bottlenecks between the selected components and compatibility with the desired software. The results showed a significant reduction in problems, 30% and 3% in the scenarios respectively, thus evidencing that a computer tool based on expert systems can offer considerable support in the component selection process for users with little technical training in technology.