Rodas, Jorge L.Galindo Duarte, José ÁngelBenavides Cuevas, David FelipeSoriano, Robert2025-02-032025-02-032018Rodas, J.L., Galindo Duarte, J.Á., Benavides Cuevas, D.F. y Soriano, R. (2018). Selección de configuraciones de despliegue usando Sistemas de Recomendación en Android. Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao, E15, 221-232.1646-9895https://hdl.handle.net/11441/168092Los sistemas de alta variabilidad son sistemas de software que describen una gran cantidad de configuraciones. Gestionar la variabilidad en estos sistemas es costoso y a menudo difícil por la cantidad de configuraciones que pueden derivarse. Para un desarrollador de software seleccionar la plataforma de despliegue para un producto es una actividad compleja de resolver. Para mitigar este problema investigaciones proponen el uso de técnicas automatizadas; sin embargo, hemos detectado que la información empleada en la mayoría de estas propuestas no se actualiza constantemente. Por esta razón, proponemos el uso de información extraída de informes de usuarios que es explotada mediante un sistema de recomendación que emplea algoritmos de filtrado colaborativo. En este trabajo presentamos RESDEC, una propuesta diseñada para guiar al ingeniero de software la selección y priorización de configuraciones de despliegue en sistemas de alta variabilidad. La propuesta se valida con un dataset que contiene información de dispositivos y aplicaciones móviles que se ejecutan en Android.Variability intensive systems are software systems that describe a large number of configurations. Managing variability in these systems is expensive and often difficult because of the number of configurations that can be derived. For a software developer selecting the deployment platform for a product is a complex activity to solve. To mitigate this problem, research proposes the use of automated techniques; however, we have detected that the information used in most of these proposals is not constantly updated. For this reason, we propose the use of information extracted from user reports that is exploited through a recommendation system that uses collaborative filtering algorithms. In this paper we present RESDEC, a proposal designed to guide the software engineer in the selection and prioritization of deployment configurations in variability intensive systems. The proposal is validated with a dataset that contains information about mobile devices and applications that run on Android.application/pdf13 p.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Sistemas de recomendaciónVariabilidadAndroidRecommender systemsVariabilityinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/openAccess