Resumen

Recomendar la identidad de los licitadores en subastas de contratación pública (licitaciones) tiene un impacto significativo en muchas áreas de la contratación pública, pero aún no ha sido estudiado en profundidad. Un recomendador de licitadores sería una herramienta muy beneficiosa porque un proveedor (empresa) puede buscar licitaciones apropiadas y, viceversa, una agencia de contratación pública puede descubrir automáticamente empresas desconocidas que son adecuadas para su licitación. Este documento desarrolla un algoritmo pionero para recomendar posibles licitadores utilizando un método de aprendizaje automático, en particular un clasificador de bosque aleatorio. El recomendador de licitadores se describe teóricamente, por lo que puede ser implementado o adaptado a cualquier situación particular. Se ha validado con éxito con un estudio de caso: un conjunto de datos de licitaciones español real (información pública gratuita) que tiene 102,087 licitaciones de 2014 a 2020 y un conjunto de datos de empresas (información pública no gratuita) que tiene 1,353,213 empresas españolas.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Identidad; Oferentes; Contratación pública; Recomendador; Aprendizaje automático; Algoritmo
• Keywords:Identity; Bidders; Public procurement; Recommender; Machine learning; Algorithm