Modelos de clasificación interpretables para la construcción de un sistema recomendador de licitaciones públicas: Interpretable classification models for the development of a public bid recommender system

• ESPÍN PAZMIÑO, LUIS ARTURO ^[1] ; REYES, GABRIEL ^[1] ; SÁNCHEZ CEVALLOS, GERARDO JUNIOR ^[1]
  1. [1] Universidad de Guayaquil

     Universidad de Guayaquil

     Guayaquil, Ecuador

     
• Localización: Investigación, Tecnología e Innovación, ISSN 1390-5147, ISSN-e 2661-6548, Vol. 17, Nº. 23, 2025 (Ejemplar dedicado a: May), págs. 97-112
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • He INTERPRETABLE CLASSIFICATION MODELS FOR THE DEVELOPMENT OF A PUBLIC BID RECOMMENDER SYSTEM: Interpretable classification models for the development of a public bid recommender system
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    Contexto: El presente trabajo es un proyecto FCI de la Universidad de Guayaquil donde el principal objetivo es el análisis de modelos de clasificación interpretables para la construcción de un sistema recomendador de licitaciones públicas. Objetivo: Recopilar datos históricos de licitaciones públicas tomadas desde las páginas oficiales de datos públicos abiertos y procesar los datos obtenidos para desarrollar modelos analíticos. Método: Utilización y aplicación de técnicas como regresión logística, en Python como lenguaje de programación, y bibliotecas aptas especializadas para la fácil identificación de patrones y tendencias, Resultados: Se realizaron validaciones y comparaciones de métricas de desempeño, el coeficiente de determinación y la precisión en la clasificación, lo que ayudará a tomar la decisión de qué modelo es el más apto para implementarlo en un sistema recomendador, adicional si bien el proyecto se centra en solo dar un solo modelo, se darán conclusiones de qué otro modelo puede usarse en la construcción de este sistema.  Conclusiones: Este proyecto contribuye al fortalecimiento de la gestión de los recursos públicos mediante herramientas tecnológicas avanzadas que promueven la equidad y la transparencia en la adjudicación de contratos. Las conclusiones y recomendaciones presentadas pueden servir como base para futuros desarrollos de sistemas recomendadores en licitaciones públicas.

  • English

    The present work is an FCI project from the University of Guayaquil, with the main objective being the analysis of interpretable classification models for the development of a public bid recommender system. The methodology combines CRISP-DM and PMI approaches, ensuring a structured and technical management process. Historical public bidding data were collected and processed to develop analytical models. Technical applications, such as linear regression, were implemented using Python as the programming language, along with specialized libraries suited for the easy identification of patterns and trends. Additionally, cross-validations and performance metric comparisons, including the coefficient of determination (R²) and ranking accuracy, were conducted. This project contributes to strengthening public resource management through advanced technological tools that promote fairness and transparency in the awarding of contracts. The conclusions and recommendations presented can serve as a foundation for the future development of public bidding recommender systems