Diversificación de Rubros en Licitaciones Públicas: Un Enfoque Basado en Cálculo de Density Relatedness y Machine Learning para Maximizar el Éxito de la Diversificación en Rubros Potenciales

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dc.contributor.advisorCandia Vallejos, Cristian
dc.contributor.authorMercandino Sepúlveda, Matías
dc.contributor.authorChacón Acosta, Ricardo
dc.coverage.spatialSantiago
dc.date.accessioned2025-02-17T19:45:24Z
dc.date.available2025-02-17T19:45:24Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionProyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data Science
dc.description.abstractEn el contexto de las licitaciones públicas en Chile entre 2014 y 2023, las empresas buscan constantemente oportunidades para diversificar y aumentar su éxito en futuros procesos de licitación. Este estudio tiene como objetivo explorar cómo las empresas podrían utilizar modelos de machine learning para clasificar y evaluar automáticamente oportunidades de diversificación hacia rubros relacionados, basándose en el concepto de density relatedness. A través de un análisis planificado de datos históricos de licitaciones públicas, se desarrollaron metodologías para calcular estas métricas y se aplicó un modelo predictivo que permitirá identificar las mejores oportunidades de expansión. Se espera que los resultados demuestren que una alta density relatedness indica que el rubro potencial (r’) está estrechamente relacionado con los rubros actuales del proveedor, lo que sugiere una mayor probabilidad de éxito en la diversificación hacia ese rubro.
dc.format.extent41 p.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11447/9776
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería
dc.subject070037S
dc.subjectLicitaciones públicas
dc.subjectDiversificación
dc.subjectDensity relatedness
dc.titleDiversificación de Rubros en Licitaciones Públicas: Un Enfoque Basado en Cálculo de Density Relatedness y Machine Learning para Maximizar el Éxito de la Diversificación en Rubros Potenciales
dc.typeThesis
dcterms.accessRightsAcceso abierto

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