Docentes investigadores de la Universidad Peruana Unión (UPeU) logran un gran avance con la publicación de su estudio en la prestigiosa revista IEEE Access. El artículo, titulado “A Flat-Hierarchical Approach Based on Machine Learning Model for e-Commerce Product Classification”, presenta una solución innovadora para la clasificación de productos en un e-commerce (comercio electrónico).
El equipo de investigación está conformado por destacados docentes de la UPeU: el Mg. Nemias Saboya y el Ing. Harold Cotacallapa de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura, junto con el PhD. Javier Linkolk López-Gonzales de la Escuela de Posgrado.
Además, colaboraron con investigadores de renombre mundial como el PhD. Paulo Cañas Rodrigues de la Universidad Federal de Bahía, Brasil, y el PhD. Rodrigo Salas de la Universidad de Valparaíso, Chile.
Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo de machine learning que integra enfoques planos y locales (jerárquicos) para mejorar la clasificación de productos en el comercio electrónico. De esta manera, esta combinación busca optimizar la precisión y eficiencia de los sistemas de clasificación, mejorando así la organización y accesibilidad de los productos para los consumidores.
Los resultados de esta investigación demuestran que el modelo propuesto es altamente efectivo para la predicción de la taxonomía de productos, lo que subraya su potencial para optimizar los sistemas de clasificación jerárquica.
“IEEE es la sociedad técnico-profesional más grande y prestigiosa del mundo, dedicada a promover y divulgar los avances científicos en las áreas de ingeniería y afines. Dentro de este contexto se encuentra la revista científica IEEE Access, por lo que para nosotros es una enorme satisfacción tener un artículo en esta plataforma científica. Nos motiva a seguir trabajando arduamente para seguir contribuyendo a la comunidad científica”, comentó el PhD. Linkolk.
Para leer el artículo completo, ingresa a: https://bit.ly/3VTI1i2
