Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/76607
Title: Smart tourism: artificial intelligence for adding value to tourism: a case-based study
Authors: Caballero Sánchez, Eleazar 
Director: Sánchez Medina, Agustín Jesús 
UNESCO Clasification: 531290 Economía sectorial: turismo
Keywords: Turismo
Inteligencia artificial
Smart tourism
Artificial intelligence
Gestión, et al
Issue Date: 2019
Abstract: La creciente competencia dentro de la industria turística hace que las compañías del sector se vean en la necesidad de invertir en desarrollos tecnológicos capaces de atraer a nuevos turistas y gestionar las reservas ya creadas. En este sentido, los modelos basados en inteligencia artificial han probado ser muy efectivos en ámbitos muy variados y su aplicación para la resolución de problemas turísticos está aún en desarrollo en múltiples áreas. Este trabajo pretende contribuir a la literatura, así como, explorar las posibilidades de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a esta industria. Por esta razón, la presente tesis ha sido desarrollada en un formato basado en casos, abordando dos líneas de investigación principales, la primera con la intención de contribuir al desarrollo de un turismo alternativo, la segunda dirigida a mejorar la gestión hotelera. Más específicamente, la primera línea aborda la predicción del brillo estelar nocturno con el objetivo de promocionar el creciente sector del astroturismo, mientas el otro intenta predecir cancelaciones hoteleras a través de dos enfoques distintos; uno considerando aquellas cancelaciones a ser emplazadas en cualquier momento desde que se realiza la reserva, y otro, las cancelaciones de las que se advierte al establecimiento muy pocos días antes de la hipotética llegada del cliente. Los enfoques presentados en este trabajo pueden ser clasificados como desarrollos dentro del turismo inteligente (smart tourism), el cual se trata de un área en crecimiento basado en el uso de las tecnologías de la información y la comunicación para la mejora del turismo. Los resultados obtenidos en este trabajo son realmente impresionantes, y teniendo en cuenta la gran diferencia existente entre las casuísticas tratadas, se puede concluir con que las técnicas basadas en inteligencia artificial tienen un gran futuro dentro del sector turístico.
Growing competition in the tourism sector forces the companies involved to invest in new developments that generate value with the main aim of attracting new tourists and handling current reservations. Artificial intelligence-based models have proven to be very effective for this in several areas, and their application within the tourism industry is still being developed in multiple fields. This work is intended to contribute to tourism literature, as well as, explore the possibilities that artificial intelligence techniques offer when applied within the tourism industry. For this reason, this Ph. D. Thesis has been developed in a case-based format, addressing two main lines of research, the first one focuses on contributing to the development of an alternative tourism and the second on the improvement of hotel capacity management. More specifically, the first research topic addresses the forecast of night sky brightness with the aim of promoting the growing subsector of the astroturism, while the other topic attempts to forecast hotel cancellations using two different approaches, taking into consideration the cancellations made any time after the reservation was placed, and those notified very close to the entry day. The approaches presented in this work can be classified as developments within the topic of smart tourism, which is a growing area that makes use of information and communications technologies for improving aspects in the tourism industry. The results obtained in this research are very impressive and, considering the quite different cases addressed in the document, it can be concluded that artificial intelligence-based techniques have a big future within the tourism industry.
Description: Programa de Doctorado en Empresa, Internet y Tecnologías de las comunicaciones
Faculty: Facultad de Economía, Empresa y Turismo
URI: http://hdl.handle.net/10553/76607
Appears in Collections:Tesis doctoral
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