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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2011.tde-28092012-150655
Documento
Autor
Nome completo
Tássia Camões Araujo
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2011
Orientador
Banca examinadora
Mandel, Arnaldo (Presidente)
Gerosa, Marco Aurélio
Geus, Paulo Lício de
Título em português
AppRecommender: um recomendador de aplicativos GNU/Linux
Palavras-chave em português
aplicativos
Debian GNU/Linux.
distribuições GNU/Linux
filtragem colaborativa
pacotes Debian
Sistemas de recomendação.
Resumo em português
A crescente oferta de programas de código aberto na rede mundial de computadores expõe potenciais usuários a muitas possibilidades de escolha. Em face da pluralidade de interesses desses indivíduos, mecanismos eficientes que os aproximem daquilo que buscam trazem benefícios para eles próprios, assim como para os desenvolvedores dos programas. Este trabalho apresenta o AppRecommender, um recomendador de aplicativos GNU/Linux que realiza uma filtragem no conjunto de programas disponíveis e oferece sugestões individualizadas para os usuários. Tal feito é alcançado por meio da análise de perfis e descoberta de padrões de comportamento na população estudada, de sorte que apenas os aplicativos considerados mais suscetíveis a aceitação sejam oferecidos aos usuários.
Título em inglês
AppRecommender: a recommender system for GNU/Linux applications
Palavras-chave em inglês
applications
collaborative filtering
Debian GNU/Linux.
Debian packages
GNU/Linux distributions
Recommender systems
Resumo em inglês
The increasing availability of open source software on the World Wide Web exposes potential users to a wide range of choices. Given the individuals plurality of interests, mechanisms that get them close to what they are looking for would benefit users and software developers. This work presents AppRecommender, a recommender system for GNU/Linux applications which performs a filtering on the set of available software and individually offers suggestions to users. This is achieved by analyzing profiles and discovering patterns of behavior of the studied population, in a way that only those applications considered most prone to acceptance are presented to users.
 
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Data de Publicação
2012-10-02
 
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