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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Open Source Software Recommendations Using Github

verfasst von : Miika Koskela, Inka Simola, Kostas Stefanidis

Erschienen in: Digital Libraries for Open Knowledge

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The focus of this work is on providing an open source software recommendations using the Github API. Specifically, we propose a hybrid method that considers the programming languages, topics and README documents that appear in the users’ repositories. To demonstrate our approach, we implement a proof of concept that provides recommendations.

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Fußnoten
1
The work was partially supported by the TEKES Finnish project Virpa D.
 
4
Languages are automatically detected.
 
Literatur
1.
2.
Kyriakidi, M., Stefanidis, K., Ioannidis, Y.E.: On achieving diversity in recommender systems. In: ExploreDB (2017)
3.
Ntoutsi, E., Stefanidis, K., Rausch, K., Kriegel, H.: Strength lies in differences: diversifying friends for recommendations through subspace clustering. In: CIKM (2014)
4.
Sandvig, J.J., Mobasher, B., Burke, R.D.: A survey of collaborative recommendation and the robustness of model-based algorithms. IEEE Data Eng. Bull. 31(2), 3–13 (2008)
5.
Stefanidis, K., Koutrika, G., Pitoura, E.: A survey on representation, composition and application of preferences in database systems. ACM Trans. Database Syst. 36(3), 19:1–19:45 (2011)CrossRef
6.
Stefanidis, K., Ntoutsi, E.: Cluster-based contextual recommendations. In: EDBT (2016)
7.
Stefanidis, K., Pitoura, E., Vassiliadis, P.: Managing contextual preferences. Inf. Syst. 36(8), 1158–1180 (2011)CrossRef
Metadaten
Titel
Open Source Software Recommendations Using Github
verfasst von
Miika Koskela
Inka Simola
Kostas Stefanidis
Copyright-Jahr
2018
Buch
Digital Libraries for Open Knowledge

Print ISBN: 978-3-030-00065-3

Electronic ISBN: 978-3-030-00066-0

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00066-0_24