Quito Mendoza, Brandon Estéfano, <br/><br/>
Potencial carpooling para estudiantes de una comunidad universitaria mediante técnicas de minería de datos 

 - 13 páginas  Digital 
<br/><br/>Magíster en Matemática Aplicada 
<br/><br/> En entornos universitarios, la congestión vehicular plantea desafíos críticos para la movilidad estudiantil. Este estudio propone el uso de minería de datos para identificar patrones de movilidad y fomentar el carpooling como solución a esta problemática. Se analizó un conjunto de datos de historiales de viajes de usuarios recopilados mediante una aplicación de seguimiento de teléfonos inteligentes, sometido a limpieza y análisis exhaustivos. Tras aplicar técnicas de agrupamiento y algoritmos específicos, se obtuvieron clusters de paradas y rutas compartidas. Se observó una reducción promedio del 74.5% en el número de vehículos en circulación diaria. Este enfoque no solo aborda eficazmente la congestión vehicular en entornos universitarios, sino que también puede servir como base para futuras aplicaciones destinadas a promover los viajes compartidos, considerando diferentes modos de desplazamiento en los patrones de movilidad. 
<br/><br/><label>Subjects--Topical Terms: </label><br/>CARPOOLING<br/>CLUSTERING<br/>MINERÍA DE DATOS<br/>TRANSPORTE UNIVERSITARIO