Coderants: método de recomendación basado en la búsqueda colaborativa y las colonias de hormigas. aplicado a la reutilización del código fuente abierto
Este artículo presenta CodeRAnts: un nuevo método de recomendación basado en la técnica de búsqueda colaborativa e inspirada en la metáfora de la colonia de hormigas. Este método es propuesto con el objetivo de llenar el vacío en el estado del arte en cuanto a los sistemas de recomendación diseñados...
- Autores:
-
Caicedo-Castro, Isaac
Duarte-Amaya, Helga
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/74473
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/74473
http://bdigital.unal.edu.co/38950/
http://bdigital.unal.edu.co/38950/2/
- Palabra clave:
- Recommender Systems on Software Engineering
recommendation method based on collaborative searching
software reuse
open source software
ant colony
Sistemas de recomendación para ingeniería de software
método de recomendación basado en la búsqueda colaborativa
reutilización de software
software de fuente abierta y colonia de hormigas
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | Este artículo presenta CodeRAnts: un nuevo método de recomendación basado en la técnica de búsqueda colaborativa e inspirada en la metáfora de la colonia de hormigas. Este método es propuesto con el objetivo de llenar el vacío en el estado del arte en cuanto a los sistemas de recomendación diseñados para reutilizar software, cuyos trabajos previos presentan dos problemas. El primero, es que los sistemas de recomendación basados en esos trabajos no pueden aprender de la colaboración de los programadores, y segundo, que los resultados de las pruebas realizados sobre estos sistemas presentan medidas bajas de precisión y remembranza, incluso, en algunos de estos sistemas no se hizo una evaluación de estas métricas. La contribución de este trabajo es un método de recomendación que resuelva dichos problemas. |
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