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Categorización de texto usando técnicas de machine learning aplicado a la clasificación de reclamos en los procesos de la Universidad Tecnológica de Bolívar /
dc.rights.licence | Los usuarios del Repositorio de la UTB estarán autorizados para adaptar, transformar y crear a partir del contenido de esta publicación incluso para fines comerciales, sin embargo toda obra derivada de la publicación original deberá ser distribuida bajo la misma licencia CC-BY-SA. El autor o autores, sin excepción deberán ser claramente identificados como titulares de los derechos de autor de la publicación original. | |
dc.coverage.spatial | Cartagena de Indias | |
dc.creator | Florián Noriega, Jorge Andrés | |
dc.date.accessioned | 2019-10-18T19:10:21Z | |
dc.date.available | 2019-10-18T19:10:21Z | |
dc.date.created | 2013 | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.identifier.other | (ALEPH)000043159UTB01 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12585/3589 | |
dc.description.abstract | En la mayoría de las organizaciones no solo es suficiente con lograr los objetivos propuestos, también es relevante la forma como estos son alcanzados, es por esto que las organizaciones se encuentran en una constante búsqueda de mecanismos que les permitan mejorar los procesos utilizados en la consecución de los objetivos. Uno de estos procesos es el relacionado con el manejo de las quejas internas que se presentan en las empresas. Todos los procesos que existen en una organización deben ser de una u otra forma evaluados con el fin de garantizar la calidad de los mismos y evaluar las oportunidades de mejoras y las necesidades de cambio de estos. Mediante la recolección de reclamos las organizaciones se aseguran de mantener la calidad de todos sus procesos y asegurar la continua conveniencia, adecuación y eficacia de estos. Es por eso que los procesos de gestión de reclamos y quejas juegan un papel importante en el funcionamiento de cualquier tipo de empresa, y la Universidad Tecnológica de Bolívar no es la excepción | spa |
dc.format.extent | 122 páginas | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | spa | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.source.uri | http://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0064593.pdf | |
dc.subject.other | Inteligencia artificial | |
dc.subject.other | Procesamiento electrónico de datos | |
dc.subject.other | Sistemas expertos | |
dc.title | Categorización de texto usando técnicas de machine learning aplicado a la clasificación de reclamos en los procesos de la Universidad Tecnológica de Bolívar / | |
datacite.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
oaire.resourceType | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas y Computación | |
thesis.degree.level | Tesis pregrado | |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | |
dc.publisher.university | Universidad Tecnológica de Bolívar | |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
thesis.degree.grantor | Universidad Tecnológica de Bolívar | |
dc.contributor.director | Caicedo Torres, William | |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.cc | Atribución-NoComercial 4.0 Internacional | |
dc.identifier.instname | Universidad Tecnológica de Bolívar | |
dc.identifier.reponame | Repositorio UTB | |
dc.date.other | 2013 | |
dc.description.notes | Incluye bibliografía, anexos | |
dc.identifier.ddc | 006.3 F637 |
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