Saboya Rios, Nemias

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Saboya Rios, Nemias
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    A Flat-Hierarchical Approach Based on Machine Learning Model for e-Commerce Product Classification
    (2024-01-01)
    Harold Enrique Cotacallapa Mamani
    ;
    Nemías Saboya  
    ;
    Paulo Canas Rodrigues
    ;
    Rodrigo Salas
    ;
    Javier Linkolk López‐Gonzales  
    Within the e-commerce sphere, optimizing the product classification process assumes pivotal importance, owing to its direct influence on operational efficiency and profitability. In this context, employing machine learning algorithms stands out as a premier solution for effectively automating this process. The design of these models commonly adopts either a flat or local (hierarchical) approach. However, each of them exhibits significant limitations. The regional approach introduces taxonomic inconsistencies in predictions, whereas the flat approach becomes inefficient when dealing with extensive datasets featuring high granularity. Therefore, our research introduces a solution for hierarchical product classification based on a Machine Learning model that integrates flat and local (hierarchical) classification approaches using a 4-level electronic product dataset obtained from a renowned e-commerce platform in Latin America. In pursuit of this goal, a comparative analysis of seven machine learning algorithms, including Multinomial Naive Bayes, Linear Support Vector Classifier, Multinomial Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, FastText, and Voting Ensemble, was conducted. This hybrid approach model performs better than models using a single approach. It surpassed the top-performing flat approach model by 0.15% and outperformed the leading local approach (Local Classifier per Level) model by 4.88%, as measured by the weighted F1-score. Additionally, this paper contributes to the academic community by presenting a significant Spanish-language dataset comprising over one million products and discussing the preprocessing techniques tailored for the dataset. It also addresses the study’s inherent limitations and potential avenues for future exploration in this field.
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    Influencia del grado de búsqueda de información de internet en el nivel de análisis interpretativo de sus contenidos en estudiantes de nivel secundario
    (2014-10-31)
    Petar Prica  
    ;
    Nemías Saboya  
    El propósito de la investigación fue determinar la influencia del grado de búsqueda de información de Internet, en el nivel de análisis interpretativo de sus contenidos por parte de estudiantes del nivel secundario. El tipo de investigación fue básica de enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, transversal de tipo descriptivo correlacional. La muestra estuvo constituida por 77 estudiantes de nivel secundario. Para el desarrollo del estudio se elaboró un instrumento validado por expertos. El análisis de los resultados demostró que los estudiantes tienen altos porcentajes en los niveles malo y regular (23.4% y 58.4%) para la búsqueda de información; de la misma manera y en los mismos niveles (23.4% y 41.6%) para el análisis interpretativo. Por otro lado la prueba x2 demostró que existe influencia directa y significativa (xcal=17.49 > xtab=15.51; p < 0.05) entre el manejo de información y la capacidad para discriminar en un 41.0%. En cuanto a las variables principales Búsqueda de Información de Internet y el nivel de análisis interpretativo se evidenció una influencia directa y significativa (xcal=28.46 > xtab=15.51; p < 0.05) en un 48.5%. Estos resultados corroboraron directamente la influencia que tienen las variables en estudio, demostrando que si los estudiantes tienen un buen manejo de la búsqueda de información en internet serán capaces de interpretar críticamente sus contenidos y desarrollar un trabajo académico confiable, discriminando entre la información buena y la espuria, entre elaborar un trabajo académico correcto a uno que solo será por cumplir sin un significado concreto, ganando conocimientos y desarrollo cognitivo.
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    Application of PMBOK in the development of research
    (2018-06-01)
    Sussy Bayona-Oré
    ;
    Nemías Saboya  
    ;
    José Antonio Bustamante
    PMBOK has been widely applied to Software Engineering. The aim of this article is to present a project management method based on PMBOK and apply it to research process at universities. The management method integrates the best practices of PMBOK to facilitate the processes of reserach in their different levels of organization (strategic, tactical and operative). Twenty six head of research took part in the research. The data was analysed both quantitatively and qualitatively. The results show that management through the proposal compared to the current process obtained significant improvements.
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    Time series forecasting via integrating a filtering method: an application to electricity consumption
    (2025-01-13)
    Felipe Leite Coelho da Silva
    ;
    Josiane da Silva Cordeiro
    ;
    Kleyton da Costa
    ;
    Nemías Saboya  
    ;
    Paulo Canas Rodrigues
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    Predictive Model Based on Machine Learning for the Detection of Physically Mistreated Women in the Peruvian Scope
    (2019-10-26)
    Nemías Saboya  
    ;
    A. Angel Sullon
    ;
    Omar L. Loaiza Jara  
    Violence against women in recent years in Peru showed alarming results, where 65.0 % of them were victims of some type of violence at some time in their lives. The study consisted of the elaboration of a predictive model that allows the recognition of the future physically mistreated woman. The data used was from a public survey of national scope. The methodology specified the data obtained; three supervised learning models Random Forest Classifier, Decision Tree Classifier, and Extra Trees Classifier were developed with the intention of buying the results and selecting that of the best performance. Regarding the results, Random Forest Classifier was the best model to obtain a precision of 51.0 % and a recall of 40.0 %, above those obtained by the other algorithms used. Subsequently, the best model passed to a calibration process where the average score was 0.7182, the precision was 0.76, and the recall was 0.31; concluding that the model classifies 76.0% of cases as physically mistreated women of which 31.0 % are effectively mistreated.
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    Item type:Publicación,
    Machine Learning-based predictive model for the prognosis of human papillomavirus (HPV) vaccination attrition
    (2021-04-09)
    Urlish Marroquin
    ;
    Nemías Saboya  
    ;
    A. Angel Sullon
    research-article Share on Machine Learning-based predictive model for the prognosis of human papillomavirus (HPV) vaccination attrition Authors: Urlish Marroquin Universidad Peruana Union, Peru Universidad Peruana Union, PeruView Profile , Nemias Saboya Universidad Peruana Union, Peru Universidad Peruana Union, PeruView Profile , A. Angel Sullon Universidad Peruana Union, Peru Universidad Peruana Union, PeruView Profile Authors Info & Claims ICRSA 2021: 2021 4th International Conference on Robot Systems and ApplicationsApril 2021 Pages 44–49https://doi.org/10.1145/3467691.3467695Online:09 September 2021Publication History 0citation33DownloadsMetricsTotal Citations0Total Downloads33Last 12 Months33Last 6 weeks1 Get Citation AlertsNew Citation Alert added!This alert has been successfully added and will be sent to:You will be notified whenever a record that you have chosen has been cited.To manage your alert preferences, click on the button below.Manage my AlertsNew Citation Alert!Please log in to your account Save to BinderSave to BinderCreate a New BinderNameCancelCreateExport CitationPublisher SiteGet Access
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    PMBOK as a Reference Model for Academic Research Management
    (2018-01-01)
    Sussy Bayona-Oré
    ;
    José Antonio Bustamante
    ;
    Nemías Saboya  
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