EVALUACIÓN DEL RENDIMIENTO DE ALGORITMOS DE MINERÍA DE DATOS Y SIMULACIONES DE MONTE CARLO PARA EL DESCUBRIMIENTO DE TENDENCIAS EN LA APLICACIÓN HAMBRE DELIVEY

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.47820/recima21.v6i8.6669

Palabras clave:

Minería de Datos, Monte Carlo, Servicio de Alimentación, Descubrimiento de Conocimiento, Reglas de Asociación, Tendencias de Ventas

Resumen

El sector del food service experimenta un crecimiento sostenido, impulsado por la valorización de las compras en línea a través de marketplaces, que agilizan las transacciones y mejoran la calidad de productos y servicios. La digitalización de la gestión comercial proporciona el conocimiento necesario para enfrentar crisis sanitarias y económicas, respaldada por la incorporación de aplicaciones especializadas. La adopción de herramientas basadas en Inteligencia Artificial (IA) ha transformado la operación de los negocios, aunque representa un desafío para empresas pequeñas que aún no ofrecen servicios digitales. Motivada por la necesidad de sistematizar el análisis de tendencias de ventas de tiendas asociadas a la aplicación Hambre Delivery, esta investigación propone una solución para evaluar el rendimiento computacional, combinando el método de Monte Carlo con algoritmos de minería de datos. El objetivo es identificar el modelo más adecuado para respaldar la toma de decisiones en la gestión de ventas a través de la aplicación. Mediante simulaciones de Monte Carlo, se analizaron los algoritmos FP-Growth, FP-Max, Apriori y Eclat, considerando la escalabilidad, el tiempo de ejecución y el uso de memoria. Los resultados muestran que Eclat es más adecuado para conjuntos de datos pequeños y simples, mientras que FP-Growth y FP-Max se destacan por su eficiencia y escalabilidad frente a grandes volúmenes de datos. Además, las 27 reglas de asociación generadas revelaron tendencias relevantes, confirmando que el uso de Monte Carlo permite identificar patrones más precisos y confiables.

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Biografía del autor/a

  • Laciene Melo Garcia

    Estudante de Mestrado em Computação Aplicada pelo PPCA/UFPA.

  • Keventon Rian Guimarães Gonçalves

    Bacharel em Sistemas de Informação (UFPA). Professor Substituto na Faculdade de Sistemas de Informação FASI/UFPA.

  • Joiner dos Santos Sá

    Estudante de Doutorado em Engenharia Elétrica pelo PPGEE/UFPA.

  • Elton Rafael Alves

    Doutor em Engenharia Elétrica (UFPA). Professor Adjunto na Faculdade de Engenharia da Computação FAEC/UNIFESSPA.

  • Jasmine Priscyla Leite de Araújo

    Doutora em Engenharia Elétrica. Professora Adjunta do Instituto de Tecnologia ITEC/UFPA.

  • Fabricio de Souza Farias

    Doutor em Engenharia Elétrica. Professor Adjunto na Faculdade de Sistemas de Informação FASI/UFPA.

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Publicado

07/08/2025

Número

Sección

ARTIGOS

Categorías

Cómo citar

EVALUACIÓN DEL RENDIMIENTO DE ALGORITMOS DE MINERÍA DE DATOS Y SIMULACIONES DE MONTE CARLO PARA EL DESCUBRIMIENTO DE TENDENCIAS EN LA APLICACIÓN HAMBRE DELIVEY. (2025). RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218, 6(8), e686669. https://doi.org/10.47820/recima21.v6i8.6669