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Easyrec

easyrec es una aplicación web de código abierto que proporciona recomendaciones personalizadas usando Servicio web RESTful para integrarse dentro de aplicaciones web. Se distribuye bajo la licencia GNU General Public License por parte de Studio Smart Agent Technologies y se aloja en SourceForge.

easyrec
Información general
Tipo de programa Sistema de recomendación
Desarrollador Studio Smart Agent Technologies
Lanzamiento inicial 2009
Licencia GNU General Public License v3[1]
Idiomas inglés
Información técnica
Programado en Java
Plataformas admitidas máquina virtual Java
Versiones
Última versión estable 0.98 07 de mayo de 2013 (8 años, 2 meses y 28 días)
Enlaces
Sitio web oficial

Está escrito en Java, usa una base de datos MySQL y viene con una herramienta de administración.

Historia

El desarrollo de easyrec, una implementación de la Aproximación a la personalización adaptativa (Adaptive Personalization[2][3][4]​ approach), comenzó en el curso de varios proyectos de investigación y desarrollo[5][6]​ conducidos por el Studio Smart Agent Technologies en estrecha cooperación con compañías internacionales. Durante el año 2008 fue desarrollada la principal funcionalidad de easyrec[7]​ formando la base de prototipos de investigación centrada en el dominio musical (por ejemplo, MusicExplorer[8]​). En junio de 2009 una versión beta de easyrec que contenía funciones básicas de administración, fue integrada en un portal de streaming de películas para propósitos de prueba.[9]​ Además, en septiembre de 2009 easyrec recibió reconocimiento en la categoría “Award for Innovations – IT Innovations for an economic upswing” (Premio para innovaciones - Innovaciones informáticas para el crecimiento económico) por el jurado del premio estatal austriaco para multimedia y e-business.[10]​ Después de una fase de reelaboración y la integración de los resultados de las pruebas realizadas, easyrec fue publicado en SourceForge el 18 de febrero de 2010.

Principios

El desarrollo de easyrec estuvo guiado por los siguientes cinco objetivos:

  • Debería ser una aplicación lista para usar, no otro framework algorítmico.
  • Debería ser fácil de usar, incluyendo tanto la instalación, como la integración y administración.
  • Debería ser robusto y escalable para proporcionar aplicaciones del mundo real.
  • Debería ser libre de cargo de forma que cualquiera pueda beneficiarse de las funciones de personalización.
  • Debería confiar en un desarrollo dirigido por la comunidad.

Usos

Aunque easyrec es domain-agnostic, sistema de personalización de propósito general, la API de servicio web actual está personalizada para proporcionar tiendas en línea con recomendaciones de ítems. Especialmente para pequeñas y medianas empresas, easyrec proporciona una baja barrera de entrada a la personalización.

Características

Una función importante de easyrec es un conjunto de estadísticas y otra información de negocio importante presentada vía interfaz de administración y gestión. Además, el administrador de easyrec está soportado por gran variedad de funciones de administración y configuración incluyendo la importación manual o la adaptación de reglas de negocio. Los integradores y desarrolladores se benefician de las Web service APIs (REST and SOAP) ligeras así como del asistente guiado de instalación.

Adicionalmente se desarrolló una extensión MediaWiki incluida con el paquete de instalación.

Otras funciones adicionales que están siendo evaluadas y preparadas para integrarse en el sistema incluyen algoritmos de recomendación nuevos[11]​ y un sistema de plugins.

Arquitectura

La arquitectura subyacente de easyrec está diseñada para ser robusta y escalable separando las computaciones consumidoras de tiempo de la tarea de ensamblado en línea de recomendaciones. Easyrec está diseñado como sistema multicapa compuesto de:

  • una capa de base de datos como almacenamiento de acciones de usuario y reglas de negocio precalculadas;
  • una capa de aplicación para almacenar servicios de recomendación en línea y offline; y
  • una capa API para varias interfaces de servicio web.

Además, el servidor generador contiene diferentes reglas de negocio que definen una relación entre diferentes item association generators (generadores de asociaciones de ítems), las cuales crean reglas de negocio que definen una relación entre dos ítems.[7]

Ejemplos

Los siguientes son ejemplos de sitios web que usan el sistema de recomendación:

Notas al pie

  1. «GNU General Public License v3». 
  2. Erich Gstrein; Florian Kleedorfer; Robert Mayer; Christoph Schmotzer; Gerhard Widmer; Oliver Holle; Silvia Miksch (julio de 2005). (pdf). Vienna. Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016. Consultado el 1 de febrero de 2013. 
  3. Erich Gstrein; Brigitte Krenn (agosto de 2006). (pdf). Vienna. Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016. Consultado el 1 de febrero de 2013. 
  4. Erich Gstrein (noviembre de 2009). (pdf). Vienna. Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016. Consultado el 1 de febrero de 2013. 
  5. Erich Gstrein; Florian Kleedorfer; Brigitte Krenn (2006). (pdf). Vienna. Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016. Consultado el 1 de febrero de 2013. 
  6. Florian Kleedorfer; Ulf Harr; Brigitte Krenn (noviembre de 2007). (pdf). Vienna. Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016. Consultado el 1 de febrero de 2013. 
  7. Roman Cerny (octubre de 2008). (pdf). Viena. Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016. Consultado el 1 de febrero de 2013. 
  8. Peter Hlavac; Brigitte Krenn; Erich Gstrein (2007). (pdf). Vienna. Archivado desde el original el 1 de febrero de 2013. Consultado el 1 de febrero de 2013. 
  9. . www.flimmit.com (en alemán). Archivado desde el original el 13 de marzo de 2012. Consultado el 1 de octubre de 2010. 
  10. (en alemán). Archivado desde el original el 31 de enero de 2013. Consultado el 1 de octubre de 2010. 
  11. Patrick Marschik (marzo de 2010). (pdf). Vienna. Archivado desde el original el 5 de marzo de 2016. Consultado el 1 de febrero de 2013. 

Enlaces externos

  •   Datos: Q5331205

easyrec, easyrec, aplicación, código, abierto, proporciona, recomendaciones, personalizadas, usando, servicio, restful, para, integrarse, dentro, aplicaciones, distribuye, bajo, licencia, general, public, license, parte, studio, smart, agent, technologies, alo. easyrec es una aplicacion web de codigo abierto que proporciona recomendaciones personalizadas usando Servicio web RESTful para integrarse dentro de aplicaciones web Se distribuye bajo la licencia GNU General Public License por parte de Studio Smart Agent Technologies y se aloja en SourceForge easyrecInformacion generalTipo de programaSistema de recomendacionDesarrolladorStudio Smart Agent TechnologiesLanzamiento inicial2009LicenciaGNU General Public License v3 1 IdiomasinglesInformacion tecnicaProgramado enJavaPlataformas admitidasmaquina virtual JavaVersionesUltima version estable0 98 07 de mayo de 2013 8 anos 2 meses y 28 dias EnlacesSitio web oficial editar datos en Wikidata Esta escrito en Java usa una base de datos MySQL y viene con una herramienta de administracion Indice 1 Historia 2 Principios 3 Usos 4 Caracteristicas 5 Arquitectura 6 Ejemplos 7 Notas al pie 8 Enlaces externosHistoria EditarEl desarrollo de easyrec una implementacion de la Aproximacion a la personalizacion adaptativa Adaptive Personalization 2 3 4 approach comenzo en el curso de varios proyectos de investigacion y desarrollo 5 6 conducidos por el Studio Smart Agent Technologies en estrecha cooperacion con companias internacionales Durante el ano 2008 fue desarrollada la principal funcionalidad de easyrec 7 formando la base de prototipos de investigacion centrada en el dominio musical por ejemplo MusicExplorer 8 En junio de 2009 una version beta de easyrec que contenia funciones basicas de administracion fue integrada en un portal de streaming de peliculas para propositos de prueba 9 Ademas en septiembre de 2009 easyrec recibio reconocimiento en la categoria Award for Innovations IT Innovations for an economic upswing Premio para innovaciones Innovaciones informaticas para el crecimiento economico por el jurado del premio estatal austriaco para multimedia y e business 10 Despues de una fase de reelaboracion y la integracion de los resultados de las pruebas realizadas easyrec fue publicado en SourceForge el 18 de febrero de 2010 Principios EditarEl desarrollo de easyrec estuvo guiado por los siguientes cinco objetivos Deberia ser una aplicacion lista para usar no otro framework algoritmico Deberia ser facil de usar incluyendo tanto la instalacion como la integracion y administracion Deberia ser robusto y escalable para proporcionar aplicaciones del mundo real Deberia ser libre de cargo de forma que cualquiera pueda beneficiarse de las funciones de personalizacion Deberia confiar en un desarrollo dirigido por la comunidad Usos EditarAunque easyrec es domain agnostic sistema de personalizacion de proposito general la API de servicio web actual esta personalizada para proporcionar tiendas en linea con recomendaciones de items Especialmente para pequenas y medianas empresas easyrec proporciona una baja barrera de entrada a la personalizacion Caracteristicas EditarUna funcion importante de easyrec es un conjunto de estadisticas y otra informacion de negocio importante presentada via interfaz de administracion y gestion Ademas el administrador de easyrec esta soportado por gran variedad de funciones de administracion y configuracion incluyendo la importacion manual o la adaptacion de reglas de negocio Los integradores y desarrolladores se benefician de las Web service APIs REST and SOAP ligeras asi como del asistente guiado de instalacion Adicionalmente se desarrollo una extension MediaWiki incluida con el paquete de instalacion Otras funciones adicionales que estan siendo evaluadas y preparadas para integrarse en el sistema incluyen algoritmos de recomendacion nuevos 11 y un sistema de plugins Arquitectura EditarLa arquitectura subyacente de easyrec esta disenada para ser robusta y escalable separando las computaciones consumidoras de tiempo de la tarea de ensamblado en linea de recomendaciones Easyrec esta disenado como sistema multicapa compuesto de una capa de base de datos como almacenamiento de acciones de usuario y reglas de negocio precalculadas una capa de aplicacion para almacenar servicios de recomendacion en linea y offline y una capa API para varias interfaces de servicio web Ademas el servidor generador contiene diferentes reglas de negocio que definen una relacion entre diferentes item association generators generadores de asociaciones de items las cuales crean reglas de negocio que definen una relacion entre dos items 7 Ejemplos EditarLos siguientes son ejemplos de sitios web que usan el sistema de recomendacion Flimmit 2xFun MusicExplorer Mikawo FlashGames180 enlace roto disponible en Internet Archive vease el historial la primera version y la ultima Notas al pie Editar GNU General Public License v3 Erich Gstrein Florian Kleedorfer Robert Mayer Christoph Schmotzer Gerhard Widmer Oliver Holle Silvia Miksch julio de 2005 Adaptive Personalization A Multi Dimensional Approach to Boosting a Large Scale Mobile Music Portal pdf Vienna Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016 Consultado el 1 de febrero de 2013 Erich Gstrein Brigitte Krenn agosto de 2006 Mobile Music Personalization at Work pdf Vienna Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016 Consultado el 1 de febrero de 2013 Erich Gstrein noviembre de 2009 Adaptive Personalization A multi view personalization approach incorporating contextual information pdf Vienna Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016 Consultado el 1 de febrero de 2013 Erich Gstrein Florian Kleedorfer Brigitte Krenn 2006 Automated Meta Data Generation for Personalized Music Portals pdf Vienna Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016 Consultado el 1 de febrero de 2013 Florian Kleedorfer Ulf Harr Brigitte Krenn noviembre de 2007 Making Large Music Collections Accessible using Enhanced Metadata and Lightweight Visualizations pdf Vienna Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016 Consultado el 1 de febrero de 2013 a b Roman Cerny octubre de 2008 Design and Implementation of a Generic Recommender and Its Application to the Music Domain pdf Viena Archivado desde el original el 22 de febrero de 2016 Consultado el 1 de febrero de 2013 Peter Hlavac Brigitte Krenn Erich Gstrein 2007 SOUNDSCOUT A SONG RECOMMENDER BASED ON SOUND SIMILARITY FOR HUGE COMMERCIAL MUSIC ARCHIVES pdf Vienna Archivado desde el original el 1 de febrero de 2013 Consultado el 1 de febrero de 2013 Pure Magie Dank easyrec www flimmit com en aleman Archivado desde el original el 13 de marzo de 2012 Consultado el 1 de octubre de 2010 Staatspreis Gewinner 2009 en aleman Archivado desde el original el 31 de enero de 2013 Consultado el 1 de octubre de 2010 Patrick Marschik marzo de 2010 Evaluation of Collaborative Filtering Algorithms pdf Vienna Archivado desde el original el 5 de marzo de 2016 Consultado el 1 de febrero de 2013 Enlaces externos EditarEsta obra contiene una traduccion derivada de Easyrec de la Wikipedia en ingles publicada por sus editores bajo la Licencia de documentacion libre de GNU y la Licencia Creative Commons Atribucion CompartirIgual 3 0 Unported Sitio web oficial easyrec Facebook easyrec Sourceforge Easyrec en Twitter Studio Smart Agent Technologies Datos Q5331205Obtenido de https es wikipedia org w index php title Easyrec amp oldid 124679923, wikipedia, wiki, leyendo, leer, libro, biblioteca,

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