Selection of Software Product Line Implementation Components Using Recommender Systems: An Application to Wordpress

In software products line (SPL), there may be features which can be implemented by different components, which means there are several implementations for the same feature. In this context, the selection of the best components set to implement a given configuration is a challenging task due to the high number of combinations and options which could be selected. In certain scenarios, it is possible to find information associated with the components which could help in this selection task, such as user ratings. In this paper, we introduce a component-based recommender system, called (REcommender System that suggests implementation Components from selecteD fEatures), which uses information associated with the implementation components to make recommendations in the domain of the SPL configuration. We also provide a RESDEC reference implementation that supports collaborative-based and content-based filtering algorithms to recommend (i.e., implementation components) regarding WordPress-based websites configuration. The empirical results, on a knowledge base with 680 plugins and 187 000 ratings by 116 000 users, show promising results. Concretely, this indicates that it is possible to guide the user throughout the implementation components selection with a margin of error smaller than 13% according to our evaluation.Ministerio de Economía y Competitividad RTI2018-101204-B-C22Ministerio de Economía y Competitividad TIN2014-55894-C2-1-RMinisterio de Economía y Competitividad TIN2017-88209-C2-2-RMinisterio de Economía, Industria y Competitividad MCIU-AEI TIN2017-90644-RED

Personalized Video Recommendation Using Rich Contents from Videos

Video recommendation has become an essential way of helping people explore the massive videos and discover the ones that may be of interest to them. In the existing video recommender systems, the models make the recommendations based on the user-video interactions and single specific content features. When the specific content features are unavailable, the performance of the existing models will seriously deteriorate. Inspired by the fact that rich contents (e.g., text, audio, motion, and so on) exist in videos, in this paper, we explore how to use these rich contents to overcome the limitations caused by the unavailability of the specific ones. Specifically, we propose a novel general framework that incorporates arbitrary single content feature with user-video interactions, named as collaborative embedding regression (CER) model, to make effective video recommendation in both in-matrix and out-of-matrix scenarios. Our extensive experiments on two real-world large-scale datasets show that CER beats the existing recommender models with any single content feature and is more time efficient. In addition, we propose a priority-based late fusion (PRI) method to gain the benefit brought by the integrating the multiple content features. The corresponding experiment shows that PRI brings real performance improvement to the baseline and outperforms the existing fusion methods

A Process Framework for Semantics-aware Tourism Information Systems

The growing sophistication of user requirements in tourism due to the advent of new technologies such as the Semantic Web and mobile computing has imposed new possibilities for improved intelligence in Tourism Information Systems (TIS). Traditional software engineering and web engineering approaches cannot suffice, hence the need to find new product development approaches that would sufficiently enable the next generation of TIS. The next generation of TIS are expected among other things to: enable semantics-based information processing, exhibit natural language capabilities, facilitate inter-organization exchange of information in a seamless way, and evolve proactively in tandem with dynamic user requirements. In this paper, a product development approach called Product Line for Ontology-based Semantics-Aware Tourism Information Systems (PLOSATIS) which is a novel hybridization of software product line engineering, and Semantic Web engineering concepts is proposed. PLOSATIS is presented as potentially effective, predictable and amenable to software process improvement initiatives

On the selection and analysis of software product line implementation components using intelligent techniques

En los últimos años y con el creciente avance tecnológico, las empresas ya no se centran exclusivamente en diseñar un producto para un cliente (por ejemplo, el diseño de un sitio web para el Hotel Decameron), sino en producir para un dominio (por ejemplo, el diseño de sitios web para hoteles); es decir, el diseño de un producto que pueda adaptarse fácilmente a las diferentes variaciones que puedan existir para un mismo producto y que se adapte a los gustos individuales de los clientes. En la ingeniería de software, esto puede lograrse a través de la gestión de líneas de productos de software (SPL). Una SPL se define como un conjunto de sistemas que comparten un conjunto común de características que satisfacen la demanda de un mercado específico. Una SPL intenta reducir el esfuerzo y el costo de implementar y mantener en el tiempo un conjunto de productos de software similares; sin embargo, manejar la variabilidad en estos sistemas es una tarea dif´ıcil, a mayor n´umero de productos m´as complejo se hace manejarlos. Los modelos de caracter´ısticas (FMs) se emplean para representar gr´aficamente las partes comunes y variables de una SPL. Dada la gran cantidad de caracter´ısticas que se pueden derivar de un modelo de caracter´ıstica (FM), resulta dif´ıcil de gestionarlos. Para hacer frente a estos problemas se ha propuesto el An´alisis Autom´atico de Modelos de Caracter´ısticas (AAFM) que mediante el uso de herramientas asistidas por ordenador, se ocupa de la extracci ´on de información de los modelos de características. No obstante, existen ciertos escenarios en los que la configuración de un producto se convierte en una actividad compleja dado el número de componentes que existen para implementar una determinada característica. En esta tesis, exploramos técnicas inteligentes para resolver dos problemas que surgen al manejar una SPL: i. Por un lado, hemos identificado los problemas que surgen cuando un desarrollador desea mantener sus aplicaciones al d´ıa con los últimos avances tecnol´ogicos. La estrecha relaci ´on entre las caracter´ısticas de aplicaci ´on y los componentes de plataforma es dif´ıcil de rastrear. Los desarrolladores deben ser conscientes de las consecuencias que podr´ıan traer a las aplicaciones existentes cuando cambia el hardware donde se va a ejecutar; por ejemplo, cuando una aplicaci ´on se traslada de un smartphone a una computadora/tablet, o cuando una plataforma se actualiza a una nueva versi´on. Los diferentes tama˜nos y resoluciones de pantalla, la posible ausencia de un radio celular o el aumento de la cantidad de memoria pueden tener impactos positivos o negativos en una aplicaci ón. En este contexto, dado que las caracter´ısticas de aplicaci ´on y de plataforma están conceptualmente separadas, sus caracter´ısticas pueden modelarse en dos modelos distintos. Por consiguiente, manejar la trazabilidad entre estas dos capas y c´omo los posibles cambios en ciertas caracter´ısticas puedan afectar a la otra capa, es un problema que est´a por resolver. ii. Por otro lado, hemos encontrado lo complicado que es para el desarrollador de aplicaciones configurar un producto cuando hay una variedad de componentes de implementación para cada característica. Por ejemplo, un desarrollador web en WordPress busca manualmente aquellos componentes (plugins) que son factibles y más óptimos para cada sitio web. Esta tarea lleva tiempo y no siempre garantiza que los componentes seleccionados sean los m´as adecuados (en términos de calidad) para la aplicación requerida. Dos escenarios podrían surgir durante esta configuraci´on: primero, la selecci ´on emp´ırica de un componente, en la pr´actica, puede no proporcionar los resultados esperados; adem´as, no tener criterios basados en la experiencia de otros usuarios con respecto a estos componentes, podr´ıa inducir una mala selecci ´on y lograr una mala experiencia para el usuario final. En este contexto, el manejo de la relaci ´on entre los componentes de implementaci´on y sus caracter´ısticas es otro problema a resolver. Concretamente, las contribuciones de esta tesis se detallan a continuaci´on; Modelos de caracter´ısticas en m´ ultiples capas: En esta ´area introducimos un framework para el an´alisis de modelos de caracter´ısticas de m´ ultiples capas, llamado MAYA. Los objetivos que perseguimos con esta soluci´on son: i) modelar la variabilidad de los sistemas software en dos capas, incluyendo sus respectivas interdependencias; ii) definir un conjunto de operaciones que puedan imponerse a dichos modelos; iii) una implementaci ´on de referencia para el an´alisis de m´ ultiples capas basado en un caso de estudio en Android, y finalmente; iv) dos evaluaciones emp´ıricas que demuestran la viabilidad de nuestra propuesta en la pr´actica. Componentes de implementaci´on: La configuraci´on de un producto es una de las actividades m´as propensas a errores, m´as a ´un cuando para cada caracter´ıstica hay m´as de un componente que la implemente. Para gestionar estas configuraciones, introducimos un sistema de recomendaci ´on basado en componentes llamado RESDEC que facilita la selecci ´on de componentes de implementaci´on al crear productos en una SPL. Concretamente las contribuciones que se presentan con esta propuesta son: i) modelado del problema de selecci ´on de componentes de implementaci ´on como una tarea de recomendaci´on utilizando algoritmos de filtrado colaborativo y por contenido; ii) dise ˜no de un prototipo de herramienta de sistema de recomendaci´on basada en componentes lista para ser utilizada y extendida a otros entornos a partir de la selecci ´on de componentes de implementaci´on y, finalmente; iii) una evaluaci´on emp´ırica basado en sitios web de comercio electr ´onico enWordPress

Psychological elements explaining the consumer's adoption and use of a website recommendation system: A theoretical framework proposal

The purpose of this paper is to understand, with an emphasis on the psychological perspective of the research problem, the consumer's adoption and use of a certain web site recommendation system as well as the main psychological outcomes involved. The approach takes the form of theoretical modelling. Findings: A conceptual model is proposed and discussed. A total of 20 research propositions are theoretically analyzed and justified. Research limitations/implications: The theoretical discussion developed here is not empirically validated. This represents an opportunity for future research. Practical implications: The ideas extracted from the discussion of the conceptual model should be a help for recommendation systems designers and web site managers, so that they may be more aware, when working with such systems, of the psychological process consumers undergo when interacting with them. In this regard, numerous practical reflections and suggestions are presented