Clasificación de perfiles por preferencia de personalidad en redes sociales mediante redes neuronales artificiales aplicando la técnica de retro-propagación
Palabras clave:
Aprendizaje supervisado, Clasificación, Minería de datos, Redes neuronales, Redes sociales.Resumen
El presente trabajo de investigación propone utilizar técnicas de minería de datos para la clasificación de aprendizaje supervisado: Redes Neuronales Artificiales (RNA), Clasificador de Naive Bayes y KNN, con el fin de poder clasificar perfiles de usuarios de redes sociales, para auxiliar a instituciones educativas de nivel superior a ofrecer sus servicios a estudiantes potenciales que tengan el perfil adecuado para sus ofertas educativas. El objetivo principal de la investigación es clasificar dichos perfiles con base en las preferencias de los usuarios en sus redes sociales. Los resultados obtenidos por la RNA son comparados con los que otorgan otras técnicas de clasificación de minería de datos de aprendizaje supervisado: Clasificador de NaiveBayes y KNN. Al final, se pudo hacer una clasificación satisfactoria con los tres métodos, siendo la RNA la que mostró mejores resultados.
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