RT info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
T1 Técnicas Inteligentes en la gestión de la industria turística
A1 Herrera Vaca, Anita Krupskaia
A2 Universidad de Burgos. Departamento de Digitalización
K1 Aprendizaje de máquina
K1 Gestión turística
K1 Reducción de dimensionalidad
K1 Agrupamiento
K1 Pronóstico
K1 Machine learning
K1 Tourism management
K1 Dimensionality reduction
K1 Clustering
K1 Forecasting
K1 Informática
K1 Computer science
K1 Turismo
K1 Tourism
K1 1203.04 Inteligencia Artificial
K1 1209.05 Análisis y Diseño de Experimentos
K1 1209.03 Análisis de Datos
K1 5312.90 Economía Sectorial: Turismo
AB La industria turística representa una oportunidad en el desarrollo de diferentes localidades, gracias a las inversiones realizadas en infraestructura y servicios, así como a la generación de empleo, factores que impulsan el crecimiento económico y social. Esta industria ha experimentado transformaciones rápidas y profundas, alcanzando mayor eficiencia en la gestión de los recursos, optimizando la planificación y mejorando la operación de los servicios turísticos, todo esto principalmente impulsado por la adopción de nuevas tecnologías. En este contexto, las técnicas de Machine Learning (ML) se muestran como un recurso prometedor frente a una industria que debe innovar de acuerdo a los requerimientos de los turistas. La integración de ML, permite analizar grandes conjuntos de datos para adaptarse a las demandas cambiantes del mercado y ofrecer servicios más eficientes, impulsando así la innovación y la competitividad de la industria turística. La presente tesis doctoral aborda el estudio de las técnicas de ML en el ámbito de la gestión turística, tratado en tres artículos de investigación que han sido aprobados para la publicación en revistas científicas indexadas en JCR. 1. El primer artículo se centra en la revisión y síntesis de investigaciones previamente publicadas, sobre la Inteligencia Artificial en el sector turístico. El estudio presenta una categorización de las aplicaciones de Inteligencia Artificial en diferentes áreas del turismo, reconociendo estudios y herramientas válidas para el crecimiento e innovación del sector y destacando la apropiación de la Inteligencia Artificial por parte de la industria turística 2. El siguiente estudio utiliza técnicas de Soft Computing para analizar variables relacionadas con la operación de las empresas turísticas de Ecuador, verificando la tendencia de la operación en diferentes años y generando una fuente de información válida para la toma de decisiones. En el estudio se aplican técnicas de reducción de dimensionalidad con el objeto de mejorar la interpretación minimizando la pérdida de información. Además, se aplican técnicas de agrupación para crear grupos acorde a la similaridad de las características y proporcionar una representación visual y numérica de la relación de los datos entre sí.  3. El tercer artículo se enfoca en el uso de las técnicas de ML para prever cancelaciones de reservaciones de hotel. El trabajo analiza e implementa pasos clave como el preprocesamiento de datos, la configuración de hiperparámetros y la evaluación de los modelos utilizando métricas y gráficas de rendimiento. El artículo incluye clasificadores base, clasificadores de conjunto y redes neuronales. En los estudios analizados en esta tesis, se destaca la eficacia de las técnicas de ML en la generación de información valiosa para respaldar la toma de decisiones en la gestión turística. Al analizar las variables relacionadas con la operación de las empresas turísticas, es posible identificar la tendencia de la operación en diferentes períodos de tiempo, reconociendo además el efecto de factores externos.  Así también, a partir de las técnicas de ML es factible obtener modelos de pronóstico con alta precisión, muy útiles en la gestión para anticipar tendencias y optimizar la planificación en el sector turístico. Asimismo, una exhaustiva revisión de la literatura relacionada con la Inteligencia Artificial en la industria turística a través de aplicaciones, evidencia cómo estas tecnologías transforman la manera de ofrecer servicios, a la vez que enriquecen la experiencia del usuario, impulsando la innovación y desarrollo en el sector. En síntesis, estas técnicas son un recurso de gran ayuda, que permiten alcanzar mejores niveles de competitividad en un mercado en constante evolución.
YR 2024
FD 2024
LK http://hdl.handle.net/10259/9363
UL http://hdl.handle.net/10259/9363
LA spa
NO Tesis doctoral con mención "Doctorado Internacional"
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
RD 22-dic-2024