@MASTERSTHESIS{ 2020:215778359,
 	title = {Um sistema de recomendação para usuários das plataformas de crowdsourcing},
 	year = {2020},
 	url = "http://tede.upf.br:8080/jspui/handle/tede/1908",
 	abstract = "O 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.",
 	publisher = {Universidade de Passo Fundo},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas e Geociências – ICEG}
}