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dc.creatorFerreira, Tiago Moraes-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3206029401487756por
dc.contributor.advisor1Cervi, Cristiano Roberto-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3682660634268734por
dc.contributor.advisor-co1Zanatta, Alexandre Lazaretti-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1988486115879940por
dc.date.accessioned2020-10-26T15:40:14Z-
dc.date.issued2020-06-24-
dc.identifier.citationFERREIRA, Tiago Moraes. Um sistema de recomendação para usuários das plataformas de crowdsourcing. 2020. 82 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2020.por
dc.identifier.urihttp://tede.upf.br:8080/jspui/handle/tede/1908-
dc.description.resumoO sucesso na utilização do desenvolvimento de software em plataformas de crowdsourcing depende de um grande número de desenvolvedores estar engajado que registrem e submetam tarefas de forma recorrente. Um dos principais desafios enfrentados pelos usuários neste tipo de plataforma é a dificuldade na seleção de tarefas devido ao grande número disponível simultaneamente, bem como encontrá-las de acordo com seu perfil. Este trabalho propõe um sistema de recomendação com objetivo de recomendar tarefas em tempo real de acordo com o histórico de participação do usuário. Para isto foi desenvolvido um modelo de análise de similaridade entre tarefas (SIM-Crowd), um modelo de avaliação do histórico do usuário (UHR-Crowd) e um algoritmo responsável por agrupar os modelos e gerar as recomendações (RA-Crowd). Para avaliação do sistema de recomendação foram realizados experimentos com objetivo de medir a precisão e cobertura, bem como as métricas propostas pelos modelos e melhorar as configurações iniciais do sistema. Conclui-se que os objetivos foram atendidos uma vez que foi possível gerar recomendações com uma boa taxa de precisão e cobertura utilizando como meio os modelos propostos. Apesar dos experimentos serem realizados com dados históricos extraídos da plataforma, estima-se que pelo detalhamento do processo, é demonstrado a possibilidade de gerar recomendações em tempo real.por
dc.description.abstractThe success in software development on crowdsourcing platforms depends on many developers who are involved in registering and submitting tasks every time. One of the main challenges faced by users on this type of platform is the difficulty in choose tasks, due to the large number available and finding tasks according to their profile. This work presents a recommendation system with the objective of recommending tasks in real-time based on the user's last activities in these platforms that use TopCoder as a study base. For that, a task similarity analysis model (SIM-Crowd), a user history evaluation model (UHR-Crowd), and an algorithm responsible for grouping the models and generating the analyzes (RA-Crowd) were developed. To evaluate the recommendation system, experiments were carried out to measure the accuracy and coverage and the metrics propose by the models to improve the initial configuration of the system. The objectives were achieved because it is possible to generate recommendations with a good precision and coverage rate using the proposed models as a means. Although the experiments are carried out with historical data extracted from the platform, it is estimated that by detailing the process, the possibility of generating recommendations in real time is demonstrated.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Jucelei Domingues (jucelei@upf.br) on 2020-10-26T15:40:14Z No. of bitstreams: 1 2020TiagoMoraesFerreira.pdf: 2411346 bytes, checksum: aaaee14f4d9bbfbb30ab0b6a19bc518d (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-10-26T15:40:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2020TiagoMoraesFerreira.pdf: 2411346 bytes, checksum: aaaee14f4d9bbfbb30ab0b6a19bc518d (MD5) Previous issue date: 2020-06-24eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade de Passo Fundopor
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exatas e Geociências – ICEGpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUPFpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computação Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectSoftware - Desenvolvimentopor
dc.subjectSistemas de recomendaçãopor
dc.subjectCrowdsourcingpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleUm sistema de recomendação para usuários das plataformas de crowdsourcingpor
dc.typeDissertaçãopor
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada

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2020TiagoMoraesFerreira.pdfDissertação Tiago Moreira Ferreira2.35 MBAdobe PDFView/Open ???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.preview???


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