RT Generic
T1 Personalización de rutas en transporte público usando opiniones de usuarios: Aplicación al metro de Madrid
T1 Personalization of public transport routes using user feedback: Application to the Madrid subway system
A1 Martín Dasilva, José María
A1 Pérez García, Daniel
A1 Prieto Gallego, Francisco
A1 Malles Altolaguirre, Ibon
AB Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación web que personalice las rutas de transporte público en el Metro de Madrid utilizando opiniones y valoraciones de usuarios. Se usarán técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para analizar y clasificar las reseñas de los usuarios para optimizar el trayecto según diversas preferencias y criterios específicos. Ejemplos de estos criterios son solicitar que los trasbordos se realicen en estaciones, preferir líneas con valoraciones positivas y evitar aquellas con valoraciones negativas, minimizar el tiempo en estaciones con alta percepción de inseguridad o priorizar rutas que pasen por estaciones destacadas por su accesibilidad para personas con movilidad reducida.
AB This project aims to develop a web application that personalizes public transport routes in the Madrid Metro using user opinions and ratings. Natural Language Processing techniques will be used to analyze and classify user reviews in order to optimize the route according to different preferences and specific criteria. Examples of these criteria are requesting that transfers be made at stations, preferring lines with positive ratings and avoiding those with negative ratings, minimizing time in stations with high perception of insecurity or prioritizing routes that pass through stations noted for their accessibility for people with reduced mobility.
YR 2025
FD 2025
LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/123955
UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/123955
LA spa
NO Trabajo de Grado en Ingeniería Informática,  Facultad de Informática UCM, Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, Curso 2024/2025El trabajo realizado se puede consultar en el siguiente directorio de GitHub: https://github.com/IBTARK/TFG.git
DS Docta Complutense
RD 5 nov 2025