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dc.creator.IDNASCIMENTO, D. W. C.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7920362320958664pt_BR
dc.contributor.advisor1RAMALHO, Franklin de Souza.
dc.contributor.advisor1IDRamalho, F. S.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2469816352786812pt_BR
dc.contributor.referee1MACHADO , Patrícia Duarte de Lima.
dc.contributor.referee2MASSONI , Tiago Lima.
dc.description.resumoO GitHub é a plataforma de hospedagem de código e controle de versão mais utilizada atualmente. Diariamente, inúmeros projetos são criados, estendidos e modificados por diferentes usuários. Entretanto, muitos projetos que possivelmente seriam do interesse de determinados usuários, acabam por passar despercebidos diante da grande quantidade de projetos disponíveis. Neste contexto, surge a necessidade de algum mecanismo que possa auxiliar o usuário a encontrar projetos que podem ser de seu interesse. Já existe na literatura trabalhos que buscam analisar fatores de interesse com o objetivo de recomendar projetos, entretanto ainda há margem para utilização de outros fatores e critérios na tentativa de obter resultados melhores. Para tanto, o presente trabalho busca utilizar features, algumas já propostas na literatura e outras ainda não utilizadas nesse contexto, disponíveis em projetos do GitHub, com o auxílio de algoritmos de learning to rank, para encontrar relações de interesse em projetos e assim recomendá-los para o usuário. Verificamos a efetividade de learning to rank para recomendação de projetos usando os algoritmos LambdaMART, Random Forest e Coordinate Ascent, utilizando como base 826 repositórios e 3464 usuários do GitHub. Os resultados mostram que a abordagem de learning to rank para recomendação de projetos é promissora e efetiva, ao mesmo tempo que oferece muito espaço para aprimoramento.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiências da computaçãopt_BR
dc.titleAplicando algoritmos de learning to rank sobre features no github para recomendação de projetos.pt_BR
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20120
dc.date.accessioned2021-07-19T20:03:37Z
dc.date.available2021-07-19
dc.date.available2021-07-19T20:03:37Z
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectRecomendação de projetospt_BR
dc.subjectRecommendation of projectspt_BR
dc.subjectRecomendación de proyectospt_BR
dc.subjectRecommandation de projetspt_BR
dc.subjectAlgoritmos de learning to rankpt_BR
dc.subjectGitHubpt_BR
dc.subjectAlgoritmo LambdaMARTpt_BR
dc.subjectAlgorithme LambdaMARTpt_BR
dc.subjectLambdaMART algorithmpt_BR
dc.subjectAlgoritmos de aprender a clasificarpt_BR
dc.subjectLearning to rank algorithmspt_BR
dc.subjectAlgoritmo Random Forestpt_BR
dc.subjectRandom Forest Algorithmpt_BR
dc.subjectAlgorithme de forêt aléatoirept_BR
dc.subjectAlgoritmo Coordinate Ascentpt_BR
dc.subjectAlgorithme d’ascension de coordonnéespt_BR
dc.subjectCoordinate Ascent Algorithmpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorNASCIMENTO, Dayvson Weslley Cantalice do.
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeApplying learning algorithms to rank over features on github for project recommendation.pt_BR
dc.identifier.citationNASCIMENTO, D. W. C. do. Aplicando algoritmos de learning to rank sobre features no github para recomendação de projetos. 10 f. Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo (Curso de Bacharelado em Ciência da Computação) Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2020. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20120pt_BR
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