Un sistema de recomendación para la adopción de mascotas utilizando el algoritmo K-Nearest Neighbor para el Refugio Animal Saviors en la región de San Martín

Abstract

Este proyecto de tesis tuvo como objetivo implementar un sistema de recomendación para la adopción de mascotas en el Refugio Animal Saviors de la región de San Martín. La metodología se basó en una investigación de naturaleza aplicada con un enfoque cuantitativo, centrada en la recolección de datos numéricos relacionados con las características fenotípicas de las mascotas disponibles en el refugio y las preferencias de los potenciales adoptantes. Se recopilaron datos detallados, como edad, tamaño, raza, color, salud y otros atributos relevantes de cada mascota. Esta información fue la base para la implementación del sistema de recomendación, que empleó el algoritmo K-Nearest Neighbor y técnicas de minería de datos para identificar correlaciones y patrones entre estas características. La estructura de la tesis se dividió en varios capítulos que abarcaron desde el planteamiento metodológico hasta el análisis de viabilidad económica y financiera. Se consideraron aspectos técnicos y económicos para demostrar la viabilidad del proyecto. Se esperaba que esta investigación contribuya a fomentar adopciones más exitosas y conscientes en el refugio, al tiempo que proporcionó una solución efectiva para emparejar mascotas con posibles dueños de manera más precisa.