Sistema recomendador móvil para la contratación de servicios provisionales de proveedores y clientes - Caraguay Caraguay, Leonardo Favio (2022)
La última década se ha caracterizado por cambios dramáticos en la forma cómo los celulares han influenciado la cultura. Durante algún tiempo, la tecnología era privilegio de algunos, pero este paradigma se viene superando gracias a los múltiples cambios que ha sufrido la tecnología como la masificación, diversificación y el acceso a internet en lugares en todos los lugares. En la actualidad las plataformas han tomado fuerza en todas las áreas económicas y comerciales, dentro del área laboral específicamente en la contratación existe un retraso en relación a las demás áreas ocasionando que existan pocas herramientas para esta tarea o herramientas muy limitadas, además que las plataformas existentes están diseñadas para la contratación de personal a largo plazo dejando rezagados aquellos trabajadores que prestan sus servicios de manera temporal. El presente trabajo propone el desarrollo de una plataforma móvil compuesta por tres componentes una aplicación móvil para los clientes donde pueden encontrar diferentes trabajadores en varias áreas y profesiones además de un recomendador de trabajadores. Otra aplicación móvil para los trabajadores donde pueden visualizar e interactuar con las diferentes ofertas laborales enviadas desde la aplicación de los clientes. Y finalmente un servidor Web que conecta y almacena toda la información. El objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema de recomendación móvil para la contratación de servicios provisionales de proveedores y clientes para esto se hizo uso de varias herramientas entre ellas Ionic framework para el desarrollo de aplicaciones móviles, GraphQL lenguaje de consultas basado en esquemas, expressJs framework para desarrollo de Apis y MongoDB base de datos no relacional utilizada para el almacenamiento de datos y todo basado en la metodología Mobile-D y sus fases. Luego de las pruebas realizadas se concluyó que la aplicación móvil ayudó aumentar las ofertas de trabajo para los trabajadores seleccionados.