Uso de modelos de aprendizaje automático para clasificar la satisfacción del usuario en aeropuertos en Brasil

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.47456/bjpe.v10i2.44374

Palabras clave:

Aeropuertos, Aprendizaje Automático, Satisfacción, Classificación

Resumen

Este artículo describe la aplicación de técnicas de aprendizaje automático (AM) utilizando los datos de la encuesta de satisfacción de usuarios en varios aeropuertos en Brasil para clasificarlos según su satisfacción. Se utilizaron los métodos de K-Nearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes, Árbol de Decisiones y Bosque Aleatorio para clasificar la satisfacción de los usuarios, y la regresión lineal para la imputación de datos, utilizando el conjunto de datos de 2017 a 2022 como conjunto de entrenamiento. Los datos fueron previamente procesados y limpiados. El conjunto de datos de 2017 a 2022 se utilizó para entrenar el modelo, mientras que el conjunto de datos más reciente de 2023 se utilizó como conjunto de prueba. Después de la clasificación, se aplicó la técnica de hiperparámetros para mejorar los resultados de las métricas. Los modelos de aprendizaje automático mostraron resultados satisfactorios en la clasificación de los usuarios. Además, la investigación reveló los principales factores que afectan la satisfacción del cliente en los aeropuertos, destacando el confort acústico del aeropuerto, la disponibilidad de sanitarios y la cantidad y calidad de establecimientos comerciales como los más influyentes.

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Biografía del autor/a

Leonardo Fernando de Oliveira, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Graduando em Engenharia de Produção pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campus Londrina (UTFPR - LD), atualmente realiza pesquisas sobre a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em áreas da Engenharia de Produção. É membro do Grupo de Pesquisa em Otimização e Mineração de Dados (GPOMD), com enfoque na identificação de perfis de clientes e na análise de padrões de comportamento para melhorar a qualidade dos serviços oferecidos.

Rafael Henrique Palma Lima, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Londrina (UEL), possui títulos de mestre e doutor em Engenharia da Produção pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC) da Universidade de São Paulo (USP). É professor efetivo do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Tecnológica Federal do Paraná do Campus Londrina (UTFPR-LD). É pesquisador líder do Grupo de Pesquisa em Otimização e Mineração de Dados (GPOMD), atuando na linha de pesquisa de mineração de dados com ênfase na aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em problemas específicos da Engenharia de Produção. Também possui interesse de pesquisa em modelos de otimização, planejamento da produção e logística.

Bruno Samways dos Santos, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Graduado em Engenharia de Produção com ênfase em Controle e Automação pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campus Ponta Grossa (UTFPR-PG), mestre em Engenharia de Produção pela mesma universidade e doutor em Engenharia de Produção e Sistemas pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR). É professor efetivo do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Tecnológica Federal do Paraná do Campus Londrina (UTFPR - LD) e desempenha o cargo de Coordenador Substituto do Curso de Engenharia de Produção. É pesquisador líder do Grupo de Pesquisa em Otimização e Mineração de Dados (GPOMD), atuando na linha de pesquisa em mineração de dados, com ênfase em problemas de classificação e clusterização em diversas áreas. Tem interesse em modelos de otimização, técnicas de machine learning para variadas aplicações, como educação, saúde pública, serviços e indústrias.

Citas

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Publicado

2024-06-10

Cómo citar

Oliveira, L. F. de, Lima, R. H. P., & Santos, B. S. dos. (2024). Uso de modelos de aprendizaje automático para clasificar la satisfacción del usuario en aeropuertos en Brasil. Brazilian Journal of Production Engineering, 10(2), 311–325. https://doi.org/10.47456/bjpe.v10i2.44374

Número

Vol. 10 Núm. 2 (2024): Edición regular (abril - junio) *Artículos de publicación Flujo continuo*

Sección

ENGENHARIA DA QUALIDADE

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Derechos de autor 2024 Brazilian Journal of Production Engineering

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