TuPaladar: aplicación para sugerencia de menús basada en predicción de gustos - Sánchez-Romero, Raúl (My University, 2019)
El auge de Internet y de las aplicaciones en el que nos encontramos actualmente en nuestra sociedad nos proporciona un sinfín de aplicaciones disponibles para utilizar en nuestros teléfonos móviles. TuPaladar es una aplicación móvil, que integra mecanismos de Machine Learnig mediante el algoritmo de Clasificación de Bayes, para la predicción de gustos alimenticios personalizados y sugerencia de platos ideales a los usuarios. Además, incorpora información detallada de contenidos alérgenos en toda la carta de los restaurantes. Para el desarrollo de la aplicación se ha utilizado la metodología de trabajo RUP y el modelado y diseño de sus componentes a través de UML. El aplicativo tiene una arquitectura basada en lenguaje web, Angular, mediante el uso del Framework Ionic, que incorpora las ventajas tecnológicas del desarrollo de aplicaciones móviles híbridas permitiendo, entre otras características, generar aplicaciones portables para cualquier arquitectura móvil.
Currently we are living in a digital society which uses apps on the internet every tiny detail in our life. Moreover, it does that we have a lot of possibilities to improve our digital uses mostly in mobile phone. TuPaladar is a mobile application, which integrates Mechanisms of Machine Learnig through the Bayes Classification algorithm, for the prediction of personalized food tastes and give advice of ideals choice for users in order to have a good restaurant experience. In addition, it incorporates detailed information of allergen contents throughout the menu of the restaurants. This application has been developed using the RUP working methodology and the modeling and design of its components through UML. TuPaladar has a web language-based architecture, Angular, using the Ionic Framework, which incorporates the technological advantages of developing hybrid mobile applications, like to generate applications portable for any mobile architecture.
Keywords: machine learning; predicción alimenticia; clasificador de bayes; ionic; ingeniería del software; food prediction; bayes classifier; software engineering; Máster Universitario en Ingeniería de Software y Sistemas Informáticos