| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Meirelles, Paulo Roberto Miranda | - |
| dc.contributor.author | Moura, Lucas Albuquerque Medeiros de | - |
| dc.contributor.author | Cavalcanti, Luciano Prestes | - |
| dc.identifier.citation | MOURA, Lucas Albuquerque Medeiros de; CAVALCANTI, Luciano Prestes. Estratégia de contexto temporal em recomendação de pacotes GNU/Linux. 2016. 71 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia de Software)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016. | pt_BR |
| dc.description | Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2016. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Sistemas de recomendação estão ficando cada vez mais populares. Diversas aplicações
que contêm uma grande gama de itens ou serviços para prover aos seus usuários já estão
usando sistemas de recomendação para ajudar usuários na tarefa de melhor acharem suas
preferências no sistema, como o Netflix e a Amazon. Um exemplo onde tal sistema pode
ser empregado é em distribuições GNU/Linux, como o Debian, onde o número de pacotes
cresce diariamente, contendo atualmente mais de 49.000 pacotes disponíveis para seus
usuários. Dessa forma, recomendar o pacote certo para o usuário pode ajudar não só o
mesmo na realização de suas atividades, como contribuir para a comunidade como um
todo. Esta pesquisa visa então propor o uso de contexto temporal do uso dos pacotes do
usuário como diferencial na criação do seu perfil de recomendação, com a hipótese de que
tal informação irá prover melhores recomendações. Para isso, essa pesquisa irá usar como
base o software AppRecommender, que já provê recomendação de pacotes para usuários
GNU/Linux. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Software de aplicação - desenvolvimento | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Aprendizado do computador | pt_BR |
| dc.title | Estratégia de contexto temporal em recomendação de pacotes GNU/Linux | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2016-09-30T12:27:43Z | - |
| dc.date.available | 2016-09-30T12:27:43Z | - |
| dc.date.submitted | 2016-07-20 | - |
| dc.identifier.uri | http://bdm.unb.br/handle/10483/14862 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.contributor.advisorco | Costa Júnior, Edson Alves da | - |
| dc.description.abstract1 | Recommender systems are becoming more popular everyday. Different applications which
have a huge number of items or services to provide to their user are now using recommender
systems to help users to find their preferences easier on the application, such as
Netflix and Amazon. An example of applications that could benefit from recommender
systems are GNU/Linux distributions, such as Debian. The number of packages for Debian
systems is increasing everyday, with more than 49000 packages available to users. In
that context, recommend the right package to the right user may not only help the user
on performing his daily task, but also improve the community as a whole. This research
aims to use a temporal context of the package use as a differential when creating the user
recommendation profile, with the hypothesis that it will provide better recommendations.
This will be done based on the software AppRecommender, which already provides some
package recommendation techniques to Debian users. | pt_BR |
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