tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
| Additional title: |
Geolocated Recommendation Web Application with AI |
| Date: |
2025 |
| Abstract: |
Aquest treball presenta els reptes i el desenvolupament d'una aplicació web per facilitar la selecció de Punts d'Interès (POI) per a turistes. La motivació que suscita aquest projecte és combatre la sobrecàrrega informativa i 'fatiga d'informació' -- i efectes secundaris -- a què s'exposa el consumidor durant la planificació d'un viatge de lleure. El projecte va emprar la metodologia Waterfall i ha integrat un stack modern com TypeScript, React, Express, Docker, intel·ligència artificial (IA) i Virtual Private Server (VPS). El sistema dissenyat consta de 4 mòduls; Base de dades, back-end, front-end i desplegament en un servidor públic. Aquesta arquitectura ens permet adaptar l'aplicació en funció de la demanda dels usuaris. Aquests mòduls es comuniquen mitjançant Representational State Transfer (REST). El producte final obtingut és una pàgina web des de la qual l'usuari rep informació de valor de POI, els gestiona de manera senzilla i utilitza la IA per obtenir audioguies. |
| Abstract: |
Este trabajo presenta los desafíos y desarrollo de una aplicación web para facilitar la selección de Puntos de Interés (POI) para turistas. La motivación que suscita este proyecto es combatir la sobrecarga informativa y 'fatiga de información' -- y efectos secundarios -- a la que se expone el consumidor durante la planificación de un viaje de ocio. El proyecto empleó la metodología Waterfall y ha integrado un stack moderno como TypeScript, React, Express, Docker, Inteligencia Artificial (IA) y Virtual Private Server (VPS). El sistema diseñado consta de 4 módulos; Base de Datos, back-end, front-end y despliegue en un servidor público. Esta arquitectura nos permite adaptar la aplicación en función de la demanda de los usuarios. Estos módulos se comunican mediante Representational State Transfer (REST). El producto final obtenido es una página web desde la que el usuario recibe información de valor de POI, los gestiona de manera sencilla y emplea la IA para obtener audioguías. |
| Abstract: |
This document presents the challenges and development of a web application to simplify the selection of Points of Interest (POI) for tourists. The motivation that drives this project is to address information overload and "information fatigue" -- and side effects -- to which consumers are exposed during the planning of a leisure trip. The project used the Waterfall methodology and has integrated a modern stack such as TypeScript, React, Express, Docker, Artificial Intelligence (AI), and deployment on a Virtual Private Server (VPS). The designed system is divided in 4 modules: Database, back-end, front-end and deployment on a public server. This architecture allows us to adapt the application based on user demand. These modules communicate using Representational State Transfer (REST). The final product obtained is a web page from which the user receives valuable information about POIs, manages them easily, and uses AI to get audio guides. |
| Rights: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.  |
| Language: |
Castellà |
| Studies: |
Enginyeria Informàtica [2502441] |
| Study plan: |
Enginyeria Informàtica [958] |
| Document: |
Treball final de grau ; Text |
| Subject area: |
Menció Enginyeria del Software |
| Subject: |
TypeScript ;
JavaScript ;
Express.js ;
React ;
Base de Dades ;
Testing ;
Git ;
Waterfall ;
APIs ;
Google APIs ;
OpenAI API ;
DigitalOcean ;
Base de Datos ;
Data Base |
guest ::
tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
