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dc.contributor.advisor1Menezes, Victor Ströele de Andrade-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4735686P8pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Campos, Fernanda Cláudia Alves-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4791012J8pt_BR
dc.contributor.referee1David, José Maria Nazar-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723308J4pt_BR
dc.contributor.referee2Costa, Rosa Maria Esteves Moreira da-
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4727525A6pt_BR
dc.creatorAbdalla, André Luiz Campos Esqueff-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4385264U7pt_BR
dc.date.accessioned2018-09-03T16:02:57Z-
dc.date.available2018-05-10-
dc.date.available2018-09-03T16:02:57Z-
dc.date.issued2018-03-22-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/7167-
dc.description.abstractRecommender Systems (RS) attempt to present relevant information to users at the time of consumption. The need to recommend resources in different application domains and the need to develop solutions focused on the reuse of RS components, creates an interesting scenario for adopting solutions from the Software Ecosystem (SECO) perspective. A SECO for RS should allow, in addition to interaction between actors and technology, integrations with others systems and platforms that support others SECO. By proposing a technology platform that supports a SECO, it is possible to assist researchers in understanding the different ways that organizations relate. By applying the SECO perspective in a specific domain, it is possible to centralize the requirements for developing solutions, facilitating the reuse, creation and evolution of specific techniques and approaches. The granularity of RS solutions, without the possibility of defining architecture patterns, combined with the benefits related to the reuse and sharing of approaches for SR, demonstrates the need to develop a technological platform where it is possible to create new solutions, taking advantage of existing solutions and encouraging research in the two main areas of this work, Recommendation Systems and Software Ecosystem. In this way, the problem addressed by this study is the integration of the methods, techniques and approaches of existing RS in a systematic and centralized way, being possible to facilitate the implementation of new solutions in RS, and also to promote the reuse and sharing of solutions and also the collaboration among the involved actors. The general objective of this study is to propose R.ECOS, a technological platform to support a software ecosystem to recommend resources, allowing the integration between their solutions and other ECOS. The evaluation of the proposal was carried out in two stages. First, two Feasibility Studies were defined to validate the used technology and the proposed architecture. Later, two Case Studies were carried out in a real context of use. The results indicate the feasibility of the study proposal.pt_BR
dc.description.resumoOs Sistemas de Recomendação (SR) buscam apresentar informações relevantes para os usuários no momento do consumo. A necessidade de recomendar recursos em diferentes domínios de aplicação e a necessidade do desenvolvimento de soluções focadas no reuso de componentes de SR, criam um cenário interessante para adoção de soluções na perspectiva de um Ecossistema de Software (ECOS). Um ECOS para SR deve permitir, além da interação entre atores e tecnologia, a integração com outros sistemas e plataformas que suportem outros ECOS. Através da proposição de uma plataforma tecnológica que suporte um ECOS, é possível auxiliar pesquisadores na compreensão acerca das diferentes maneiras que as organizações se relacionam. Ao aplicar a perspectiva ECOS em um domínio específico é possível centralizar os requisitos para o desenvolvimento de soluções, facilitando o reuso, criação e evolução de técnicas e abordagens específicas. A granularidade das soluções em SR, sem a possibilidade da definição de padrões de arquiteturas, aliada aos benefícios relacionados ao reuso e compartilhamento de técnicas e abordagens para SR, demonstra a necessidade de desenvolvimento de uma plataforma tecnológica, onde seja possível criar novas soluções, usufruir das soluções existentes e incentivar pesquisas nas duas principais áreas de estudo deste trabalho, Sistemas de Recomendação e Ecossistema de Software. Desta forma, o problema abordado por este estudo é a integração dos variados métodos, técnicas e abordagens de SR existentes de maneira sistemática e centralizada, sendo possível facilitar a implementação de novas soluções em SR, e ainda promover o reuso e compartilhamento destas soluções e também a colaboração entre os atores envolvidos. O objetivo geral deste estudo é propor o R.ECOS, uma plataforma tecnológica para suportar um ecossistema de software para recomendação de recursos a usuários, permitindo a integração entre suas soluções e de outros ECOS e ainda facilitar o desenvolvimento, reuso e compartilhamento destas soluções em SR. A avaliação da proposta foi realizada em duas etapas. Primeiro foram definidos dois Estudos de Viabilidade para validar a tecnologia utilizada e a arquitetura proposta. A seguir foram realizados dois Estudos de Caso em um contexto real de utilização. Os resultados indicam a viabilidade da proposta do estudo.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSistema de recomendaçãopt_BR
dc.subjectEcossistema de softwarept_BR
dc.subjectRecommender systempt_BR
dc.subjectSoftware ecosystempt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleR.ECOS - plataforma para suporte de um ecossistema de software para sistemas de recomendaçãopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações)



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