Sistema de recomendación de colaboradores académicos basado en clustering de perfiles de investigación

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dc.contributor.advisorMosquera Valencia, Diego Fernando
dc.contributor.authorDe la Espriella Álvarez, Carolina
dc.date.accessioned2026-07-21T15:30:26Z
dc.date.available2026-07-21T15:30:26Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEl presente proyecto aplicado aborda el diseño y desarrollo de un sistema de recomendación de colaboradores académicos basado en clustering de perfiles de investigación, orientado a facilitar la identificación de investigadores potencialmente compatibles dentro del Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SNCTI). La importancia del proyecto radica en que la colaboración científica constituye un factor clave para fortalecer redes académicas, formular proyectos interdisciplinarios y aprovechar de manera más eficiente el capital humano científico, sin embargo, los procesos actuales de búsqueda de colaboradores suelen depender de mecanismos manuales, redes personales o información fragmentada, lo que limita la visibilidad de perfiles afines y reduce las oportunidades de articulación entre investigadores. El objetivo general consiste en construir una herramienta de aprendizaje no supervisado que permita caracterizar perfiles académicos, identificar agrupaciones naturales de investigadores y generar recomendaciones de colaboradores potenciales. Para ello, se consolida y prepara una base de datos de investigadores reconocidos por Minciencias, incorporando procesos de limpieza, estandarización, tratamiento de valores atípicos, imputación y construcción de variables derivadas. Posteriormente, se evalúan diferentes técnicas de clustering y se selecciona K Means++ con k = 4 como modelo final, debido a su equilibrio entre desempeño técnico, estabilidad e interpretabilidad. Como resultado, se identifican cuatro arquetipos de investigadores y se diseña un motor de recomendación basado en similitud vectorial y consulta k-NN, capaz de generar listas ordenadas de colaboradores potenciales dentro de cada segmento. Además, se desarrolla una aplicación interactiva que operacionaliza el modelo y permite consultar perfiles, visualizar el arquetipo asociado y obtener recomendaciones de investigadores compatibles. La solución propuesta tiene aplicaciones potenciales en la gestión de redes científicas, la conformación de equipos de investigación, el fortalecimiento de capacidades institucionales, la identificación de aliados académicos y el apoyo a estrategias de colaboración interdisciplinaria. Su alcance corresponde a un prototipo funcional con viabilidad técnica para despliegue controlado, sujeto a futuras validaciones con usuarios reales y actualización con nuevas fuentes de información.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent106 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5681
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectSistemas de recomendaciónspa
dc.subjectClusteringspa
dc.subjectPerfiles de investigaciónspa
dc.subjectColaboración académicaspa
dc.subjectMinería de datosspa
dc.subjectRecommender systemseng
dc.subjectResearcher profileseng
dc.subjectScientific collaborationeng
dc.subjectData miningeng
dc.titleSistema de recomendación de colaboradores académicos basado en clustering de perfiles de investigaciónspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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