dc.contributor.advisor | Infantes Quiroz, Freddy Henrry | |
dc.contributor.author | Ruiz Trujillo, Juan Víctor | |
dc.contributor.author | Tello Castañeda, Martha Fiorella | |
dc.creator | Ruiz Trujillo, Juan Víctor | |
dc.date.accessioned | 2024-09-16T17:18:22Z | |
dc.date.available | 2024-09-16T17:18:22Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12759/42051 | |
dc.description.abstract | A través del tiempo el sistema de transporte público fue teniendo mayor acogida, debido
a que el precio del servicio es mucho menor a comparación del servicio de transporte
privado, por ello es uno de los medios de transporte más utilizado por las personas en
distintas partes del Perú. La problemática que tienen los usuarios para poder movilizarse
utilizando el transporte público es el desconocimiento de las personas sobre las rutas de
transporte público necesarias para llegar a un lugar determinado, y en consecuencia los
gastos en pasajes con mucho mayores (taxis, transporte privado) además del tiempo que
pierdan para identificar la ruta correcta hacia su destino.
Por ello se desarrolló un sistema recomendador de rutas de transporte público para la
ciudad de Trujillo, una aplicación web capaz de ubicar y recomendar las rutas de
transporte público que transiten por dicho destino o cerca, haciendo que los usuarios
optimicen su tiempo y mejoren su experiencia de viaje.
Para la realización del sistema recomendador de rutas de transporte público se utilizó
Scrum, como una metodología de trabajo la cual tuvo mejor adaptación para el proyecto,
además se aplicó el algoritmo KD Tree, el cual nos permitió encontrar y realizar la
recomendación de las rutas. El proyecto se desarrolló utilizando el lenguaje de
programación R para el procesamiento de datos, PHP para el servidor, HTML, CSS y JS
para el lado del frontend (web) y dart con el framework flutter (móvil), en las plataformas
de desarrollo web y móvil, los cuales nos ayudaron con el cumplimiento del alcance del
proyecto.
El sistema recomendador de rutas de transporte público permitió que los usuarios puedan
identificar las rutas de transporte público más cortas de manera rápida, haciendo que
optimicen el tiempo de viaje hacia su lugar de destino | es_PE |
dc.description.abstract | Over time, the public transportation system became more popular, because the price of
the service is much lower compared to the private transportation service, which is why it
is one of the means of transportation most used by people in different parts of the Peru.
The problem that users have in being able to get around using public transport is people's
lack of knowledge about the public transport routes necessary to get to a certain place,
and consequently the costs of much higher fares (taxis, private transport) as well. of the
time they waste to identify the correct route to their destination.
For this reason, a public transport route recommender system was developed for the city
of Trujillo, a web application capable of locating and recommending public transport
routes that pass through said destination or nearby, allowing users to optimize their time
and improve their experience of travel.
To create the public transport route recommender system, Scrum was used as a work
methodology which had a better adaptation to the project. In addition, the kd tree
algorithm was applied, which allowed us to find and recommend the routes. The project
was developed using the R programming language for data processing, PHP for the
server, HTML, CSS and JS for the frontend side (web) and dart with the flutter framework
(mobile), on web development platforms. and mobile, which helped us with compliance
with the scope of the project.
The public transport route recommender system allowed users to identify the shortest
public transport routes quickly, allowing them to optimize travel time to their destination | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Privada Antenor Orrego | es_PE |
dc.relation.ispartofseries | T_SIST_1540 | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.subject | KD | es_PE |
dc.subject | Tree | es_PE |
dc.title | Sistema recomendador de rutas basado en SCRUM y el algoritmo KD TREE para el uso de transporte público en la ciudad de Trujillo, 2023 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Privada Antenor Orrego. Facultad de Ingenieria | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniera de Computación y Sistemas | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingenieria de Computación y Sistemas | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
renati.advisor.orcid | https:// orcid.org/0000-0001-9320-806X | es_PE |
renati.author.dni | 77271360 | |
renati.author.dni | 72793167 | |
renati.advisor.dni | 40741843 | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.discipline | 611066 | es_PE |
renati.juror | Gaytán Toledo, Carlos Alberto | |
renati.juror | Rodríguez Aguirre, Silvia Ana | |
renati.juror | Calderón Sedano, José Antonio | |
dc.publisher.country | PE | es_PE |