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dc.contributor.authorRueda Amorós, Paloma 
dc.date.accessioned2020-06-10T09:54:50Z
dc.date.available2020-06-10T09:54:50Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractHoy en día, prácticamente todo el mundo convive con los algoritmos, aunque no lo apreciemos. A modo de ejemplo nos encontramos con el que selecciona las propuestas que Google muestra al realizar una búsqueda; el que muestra las publicaciones que pueden gustar más en el buscador de Instagram; e lque sugiere posibles amistades en Facebook; el que muestra móviles, ordenadores portátiles y otros productos electrónicos en cuanto se echa un vistazo a una web; Booking conoce dónde preferimospasar las próximas vacaciones; SkyScanner desde dónde suele volar una persona; el corrector automático puede saber incluso mejor que uno mismo lo que se quiere escribir; e incluso el asistente personal del móvil recuerda el tiempo que ha pasado desde la última llamada a los padres. Los algoritmos manejan programas informáticos, buscadores, redes sociales, aplicaciones, etc. En resumen, son enormes bases de datos donde se almacena información de todo el mundo. La preocupación de un individuo por el hecho de que toda su vida quede expuesta es perfectamente entendible visto lo anterior, pero es precisamente el uso de los algoritmos lo que puede protegerlesde este mal uso.Un algoritmo en sí no resulta ni beneficioso ni perjudicial, por lo tanto, esto dependerá del uso que se le dé. El algoritmo es totalmente imparcial, y se limita a desarrollar una serie de procedimientos para resolver el modelo matemático que representa una situación real. En definitiva, son unas directrices a la espera de recibir un input para producir una respuesta. El input puede ser cualquier acción que se realice con un dispositivo, como enviar un mensaje, consultar redes sociales, hacer una foto o decirle al asistente del móvil que ponga determinada canción. La ciencia encargada de convertir todos estos datos y algoritmos en conocimiento que se pueda utilizar en favor de las personas es la matemática aplicada, por loque será una parte fundamental en el desarrollo de este trabajo.Como objetivo de este Trabajo Fin de Grado nos marcamos conocer cómo surgieron los motores de búsqueda, concretamente el de Google, y comprender su funcionamiento, tanto de forma teórica como práctica. Para esta segunda parte, utilizaremos el estudio de la base matemática del algoritmo, es decir, del PageRank, y su posterior aplicación en un ejemplo práctico sobre la clasificación de la liga de fútbol española, la Liga Santander 2020. Comenzaremos el trabajo exponiendo la evolución histórica hasta llegar a la confección del algoritmo y posterior creación de los motores de búsqueda, para de esta manera situarnos en el contexto. A continuación, se explicanlos distintos elementos que han ido surgiendo, previos a los motores de búsqueda, y sin los cuales este no podría haber sido desarrollado, como son: el navegador, los bots y el algoritmo de búsqueda. Después, hemos realizado una breve introducción al SEO u Optimización del Posicionamiento Web, ya que es una técnica que surge a raíz de los motores de búsqueda, por lo que guardan una relación muy estrecha entre sí y nos ayuda a comprender la importancia de los algoritmos y el por qué de sus continuas actualizaciones. Seguidamente pasamos a la explicación del PageRank, ya que aunque e lTFG versa sobre el algoritmo de búsqueda de forma genérica, nos apoyaremos para su explicación en el caso concreto de Google. Una vez que tengamos todos estos conceptos, procedemos a la exposición de la base matemática del PageRank. En este punto del trabajo comprobamos que dicho algoritmo tiene su base en un problema de autovalores y autovectores propios, y vemos cómo con el Teorema de Perron-Frobenius y el Método de la Potencia podemos ser capaces de demostrar el funcionamiento del algoritmo de búsqueda. Tras esto, hemos desarrollado un ejemplo práctico sobre su funcionamiento con datos extraídos de la vida real, mediante el programa informático Excel, para conseguir tener una percepción más clara de la aplicación del algoritmo, lo cual creemos que añade un valor adicional a este TFG.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.title.alternativeSearch algorithms and Google. An application to the standings for the 19-20 La Liga Santander.es_ES
dc.titleAlgoritmos de búsqueda y Google. Una aplicación a la clasificación de la Liga Santander 19-20es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.subjectAlgoritmoes_ES
dc.subjectProgramación informáticaes_ES
dc.subjectComputer programminges_ES
dc.subjectAlgorithmses_ES
dc.subjectInternetes_ES
dc.subjectInternetes_ES
dc.subject.otherMétodos Cuantitativos para la Economía y la Empresaes_ES
dc.contributor.advisorCañavate Bernal, Roberto Javier 
dc.contributor.advisorMartínez María Dolores, Soledad María 
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/8580
dc.description.centroFacultad de Ciencias de la Empresaes_ES
dc.contributor.departmentMétodos Cuantitativos, Ciencias Jurídicas y Lenguas Modernases_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.description.universityUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES
dc.subject.unesco11 Lógicaes_ES
dc.subject.unesco12 Matemáticases_ES


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