Sistema de recomendación de itinerarios turísticos personalizados: selección y adaptación de algoritmos

Abstract

iña del Mar presenta un ecosistema turístico fragmentado, lo que dificulta la planificación para los visitantes y limita la visibilidad de la oferta local. Este trabajo implementa el sistema de recomendación de la plataforma web Amukan, diseñado para construir itinerarios personalizados según intereses, tiempo y presupuesto. El sistema integra modelos de embeddings (Sentence Transformers) para el perfilado semántico y adapta el Team Orienteering Problem with Time Windows (TOPTW) para la optimización logística de rutas. La validación, que combinó pruebas offline y cualitativas con usuarios, demostró consistencia semántica en la alineación de intereses y tiempos de respuesta promedio de ~866 ms (manteniéndose bajo el umbral crítico de 1.0 s en todos los escenarios simulados), pese a las limitaciones de datos de origen. El proyecto entrega un Producto Mínimo Viable (MVP) de bajo costo computacional, validando la aplicación de IA en entornos con restricción de recursos.