Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación · 2025
Análisis automatizado de comparación de productos con técnicas de procesamiento de lenguaje natural para artículos deportivos extraídos de canales de comercio electrónico
En el dinámico entorno del comercio electrónico, el análisis competitivo de productos es un pilar estratégico, aunque su ejecución manual es ineficiente y propensa a errores debido a la heterogeneidad de la información. Este trabajo aborda la automatización de la comparación de artículos deportivos, específicamente calzado de running, extrayendo datos de múltiples plataformas de e-commerce. La contribución principal es un pipeline que implementa un paradigma de "extracción primero, comparación después". Se utiliza un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) para transformar descripciones de producto no estructuradas en un conjunto normalizado de atributos técnicos clave, definidos mediante un consenso de expertos con el método Delphi. Posteriormente, sobre estas representaciones estructuradas, se aplican técnicas de embeddings y el algoritmo K-Vecinos más Cercanos (KNN) para cuantificar la similitud funcional e identificar productos equivalentes. Los resultados demuestran una reducción del tiempo de análisis superior al 99.9% en comparación con el proceso manual y una alta validación cualitativa por parte de expertos (4.35 sobre 5.0), validando la herramienta como un recurso eficaz para la inteligencia de negocio, la optimización de precios y la toma de decisiones estratégicas en el sector retail (Texto tomado de la fuente).