Zelada Valdivieso , Hector MiguelDavila Nieto, Justo Andres2026-03-032026-03-032026J. Davila, “Agente inteligente recomendador de atractivos turísticos en el departamento de Lambayeque,” tesis de licenciatura, Fac. de Ingeniería, Univ. USAT, Chiclayo, Perú, 2026. [En línea]. Disponible en: https://hdl.handle.net/20.500.12423/10011RTU009546https://hdl.handle.net/20.500.12423/10011Este estudio aborda la problemática de la baja afluencia de turistas en el departamento de Lambayeque, atribuida a factores como la falta de información personalizada y la limitada promoción de los atractivos locales, lo cual impacta en la satisfacción de los visitantes y la competitividad del sector. El objetivo principal es desarrollar un agente inteligente recomendador de atractivos turísticos que ofrezca sugerencias personalizadas en función de las preferencias individuales de cada usuario. Para la implementación del sistema, se emplearon las metodologías CRISP-DM y Scrum, facilitando el proceso de modelado de datos en fases y la gestión ágil del proyecto mediante sprints iterativos. CRISP-DM permitió estructurar la comprensión de los datos y la creación de un modelo de recomendación basado en contenido, mientras que Scrum posibilitó la planificación y los ajustes continuos en el desarrollo. El modelo fue integrado en una aplicación web y su aceptación tecnológica evaluada mediante el modelo TAM. Los resultados más relevantes incluyen una aplicación web funcional con un modelo de recomendación optimizado, capaz de ofrecer sugerencias variadas y relevantes, logrando un equilibrio entre similitud y diversidad en las recomendaciones, con un índice de diversidad de 0.6, además los resultados de la evaluación tecnológica del agente inteligente, muestran una aceptación positiva entre los usuarios, quienes consideran que la aplicación es útil y fácil de usar. Este proyecto no solo facilita el acceso a información adecuada para los turistas, sino que también fortalece la competitividad del sector turístico de Lambayeque.This study addresses the problem of low tourist influx in the department of Lambayeque, attributed to factors such as the lack of personalized information and the limited promotion of local attractions, which impacts on visitor satisfaction and the competitiveness of the sector. The main objective is to develop an intelligent agent for recommending tourist attractions that offers personalized suggestions based on the individual preferences of each user. For the implementation ofthe system, theCRISP-DM and Scrummethodologies were used,facilitating the data modeling process in phases and the agile management of the project through iterative sprints. CRISP-DM allowed structuring the understanding of the data and the creation of a content-based recommendation model, while Scrum enabled continuous planning and adjustments in development. The model was integrated into a web application and its technological acceptance evaluated through the TAM model. The most relevant resultsinclude a functional web application with an optimized recommendation model, capable of offering varied and relevant suggestions, achieving a balance between similarity and diversity in the recommendations, with a diversity index of 0.6. In addition, the results of the technological evaluation of the intelligent agent show a positive acceptance among users, who consider the application to be useful and easy to use. This project not only facilitates access to adequate information for tourists, but also strengthens the competitiveness of the tourism sector in Lambayequeapplication/pdfspahttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/TurismoSistema recomendadorAplicación webTourismRecommender systemWeb applicationhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04