Driving the Technology Value Stream by Analyzing App Reviews

An emerging feature of mobile application software is the need to quickly produce new versions to solve problems that emerged in previous versions. This helps adapt to changing user needs and preferences. In a continuous software development process, the user reviews collected by the apps themselves can play a crucial role to detect which components need to be reworked. This paper proposes a novel framework that enables software companies to drive their technology value stream based on the feedback (or reviews) provided by the end-users of an application. The proposed end-to-end framework exploits different Natural Language Processing (NLP) tasks to best understand the needs and goals of the end users. We also provide a thorough and in-depth analysis of the framework, the performance of each of the modules, and the overall contribution in driving the technology value stream. An analysis of reviews with sixteen popular Android Play Store applications from various genres over a long period of time provides encouraging evidence of the effectiveness of the proposed approach

Gait rehabilitation monitor

This work presents a simple wearable, non-intrusive affordable mobile framework that allows remote patient monitoring during gait rehabilitation, by doctors and physiotherapists. The system includes a set of 2 Shimmer3 9DoF Inertial Measurement Units (IMUs), Bluetooth compatible from Shimmer, an Android smartphone for collecting and primary processing of data and persistence in a local database. Low computational load algorithms based on Euler angles and accelerometer, gyroscope and magnetometer signals were developed and used for the classification and identification of several gait disturbances. These algorithms include the alignment of IMUs sensors data by means of a common temporal reference as well as heel strike and stride detection algorithms to help segmentation of the remotely collected signals by the System app to identify gait strides and extract relevant features to feed, train and test a classifier to predict gait abnormalities in gait sessions. A set of drivers from Shimmer manufacturer is used to make the connection between the app and the set of IMUs using Bluetooth. The developed app allows users to collect data and train a classification model for identifying abnormal and normal gait types. The system provides a REST API available in a backend server along with Java and Python libraries and a PostgreSQL database. The machine-learning type is Supervised using Extremely Randomized Trees method. Frequency, time and time-frequency domain features were extracted from the collected and processed signals to train the classifier. To test the framework a set of gait abnormalities and normal gait were used to train a model and test the classifier.Este trabalho apresenta uma estrutura móvel acessível, simples e não intrusiva, que permite a monitorização e a assistência remota de pacientes durante a reabilitação da marcha, por médicos e fisioterapeutas que monitorizam a reabilitação da marcha do paciente. O sistema inclui um conjunto de 2 IMUs (Inertial Mesaurement Units) Shimmer3 da marca Shimmer, compatíveís com Bluetooth, um smartphone Android para recolha, e pré-processamento de dados e armazenamento numa base de dados local. Algoritmos de baixa carga computacional baseados em ângulos Euler e sinais de acelerómetros, giroscópios e magnetómetros foram desenvolvidos e utilizados para a classificação e identificação de diversas perturbações da marcha. Estes algoritmos incluem o alinhamento e sincronização dos dados dos sensores IMUs usando uma referência temporal comum, além de algoritmos de detecção de passos e strides para auxiliar a segmentação dos sinais recolhidos remotamente pelaappdestaframeworke identificar os passos da marcha extraindo as características relevantes para treinar e testar um classificador que faça a predição de deficiências na marcha durante as sessões de monitorização. Um conjunto de drivers do fabricante Shimmer é usado para fazer a conexão entre a app e o conjunto de IMUs através de Bluetooth. A app desenvolvida permite aos utilizadores recolher dados e treinar um modelo de classificação para identificar os tipos de marcha normais e patológicos. O sistema fornece uma REST API disponível num servidor backend recorrendo a bibliotecas Java e Python e a uma base de dados PostgreSQL. O tipo de machine-learning é Supervisionado usando Extremely Randomized Trees. Features no domínio do tempo, da frequência e do tempo-frequência foram extraídas dos sinais recolhidos e processados para treinar o classificador. Para testar a estrutura, um conjunto de marchas patológicas e normais foram utilizadas para treinar um modelo e testar o classificador

On the use of language models and topic models in the web : new algorithms for filtering, classification, ranking, and recommendation

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14 graus : fighting for the survival of its online marketplace

This Case Study addresses the early days of a small online marketplace that sells other brands' sustainable products, from personal hygiene items to clothing and home decoration. The Portuguese company was founded a year and a half earlier, and from the beginning it faced several difficulties in acquiring sales and customers. The company was created with the founders’ own investment and based on the success of its informative sustainability community on Instagram. Several operational changes were made, and additional sources of revenue were developed, although none of them generated a significant increase in the marketplace sales. The strategies followed by 14 Graus can be an interesting topic for discussion, including the sustainability market in Portugal, the challenges in launching a business, the influence of social networks, and the problems related to product diversification and differentiation in an online marketplace. This Master's Thesis includes a Literature Review, on relevant topics related to the Case Study, and a Teaching Note in order to assist instructors to prepare the Case discussion.O Caso de Estudo apresentado aborda os primeiros tempos de um mercado online de pequena dimensão que vendia produtos sustentáveis de outras marcas, desde artigos de higiene pessoal, a roupa e decoração para a casa. A empresa portuguesa foi fundada um ano e meio antes, e desde o início que enfrentou diversas dificuldades de aquisição de vendas e clientes. Foi criada com o investimento da própria equipa, e com base no sucesso da comunidade informativa de sustentabilidade que tinha no Instagram. Foram feitas diferentes mudanças operacionais, e desenvolvidas fontes adicionais de receita, ainda assim nenhuma delas gerou um aumento significativo das vendas do mercado. As estratégias seguidas pela 14 Graus podem ser um tema interessante de discussão, incluindo tópicos como o mercado de sustentabilidade em Portugal, os desafios inerentes ao lançamento de um negócio, a influência das redes sociais e os problemas relacionados com a diversificação e diferenciação dos produtos num mercado online. Esta Dissertação de Mestrado contempla uma Revisão de Literatura, sobre tópicos relevantes relacionados com o Caso de Estudo, e uma Nota de Ensino de forma a auxiliar o instrutor a preparar a discussão do Caso