Redes de vehículos y predicción de próxima compra con embeddings

Victor Navarro, Alonso Astroza, Cristian Candia
Última actualización el jun. 9, 2026 Colaboraciones con Industria, Inteligencia Artificial Aplicada
Image credit: CRiSS-LAB
Este proyecto buscó mejorar la toma de decisiones en la industria automotriz. Analizamos datos completos de permisos de circulación entre 2016 y 2021 para construir una estructura relacional de vehículos y sus representaciones mediante embeddings. Luego desarrollamos sistemas de recomendación ajustados con datos de clientes.

El objetivo fue generar evidencia accionable para apoyar decisiones comerciales y entregar mejores recomendaciones de vehículos, partes y accesorios a clientes actuales y futuros.


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Network Science Decision Making Business Analytics Machine Learning Network Embeddings Data Science
Victor Navarro
Victor Navarro
Data Scientist
Cristian Candia
Cristian Candia
Profesor Asociado, Instituto de Data Science, Facultad de Ingeniería, Universidad del Desarrollo, Chile. Director de CRiSS-LAB.

Cristian Candia estudia cómo las sociedades transforman información en relevancia colectiva a través de la atención, la memoria, las preferencias y la coordinación. Su trabajo combina ciencia social computacional, ciencia de redes, IA y datos conductuales a gran escala para entender cómo grupos, instituciones y sociedades deciden qué importa.