Sistemas de recomendación en un marketplace de APIs

Abstract

Los marketplaces de APIs son plataformas en línea que permiten a los desarrolladores acceder a una amplia variedad de APIs de terceros, y utilizarlas para integrar funcionalidades en sus propias aplicaciones y servicios. Estos marketplaces son importantes porque permiten a los desarrolladores ahorrar tiempo y recursos al evitar tener que desarrollar sus propias APIs desde cero, y les permiten acceder a una amplia variedad de funcionalidades para enriquecer sus propias aplicaciones. Estas plataformas también son importantes para las empresas que proporcionan las APIs, ya que les permiten llegar a una audiencia más amplia y promover su uso. La introducción de filtros colaborativos en los marketplaces de APIs es útil porque ayuda a los desarrolladores a encontrar las APIs adecuadas para sus necesidades. Los filtros colaborativos utilizan el poder del crowdsourcing para permitir a los desarrolladores ver las calificaciones y reseñas de otras personas que han utilizado la API, y así obtener una idea más clara de su calidad y utilidad. Además, se podrán establecer relaciones entre los distintos perfiles de usuarios, ofreciendo así una experiencia más personalizada. Esto puede ayudar a los consumidores a tomar decisiones más informadas sobre qué APIs utilizar en sus proyectos, y puede aumentar la satisfacción y la eficacia general de su trabajo. Este trabajo se centra en el estudio y análisis de los sistemas de recomendación más populares en la actualidad, utilizando técnicas como los filtros colaborativos y su aplicación combinada con la descomposición en valores singulares de las matrices de interacciones. Además, se llevará a cabo su implementación en un marketplace de APIs con el objetivo de comprender y evaluar su utilidad en este contexto específico.

API marketplaces are online platforms that enable developers to access a wide variety of third-party APIs and utilize them to integrate functionalities into their own applications and services. These marketplaces are important because they allow developers to save time and resources by avoiding the need to develop their own APIs from scratch, and they provide access to a diverse range of functionalities to enrich their applications. API marketplaces are also crucial for API providers, as they enable them to reach a broader audience and promote API usage. The introduction of collaborative filtering in API marketplaces is beneficial because it helps developers find the right APIs for their needs. Collaborative filtering harnesses the power of crowdsourcing, allowing developers to see ratings and reviews from other individuals who have used the API, providing them with a clearer understanding of its quality and usefulness. Additionally, establishing relationships between user profiles offers a more personalized experience. This can assist consumers in making informed decisions about which APIs to use in their projects, leading to increased satisfaction and overall effectiveness in their work. This work focuses on studying and analyzing the most popular recommendation systems currently in use, using techniques such as collaborative filtering and singular value decomposition of the interaction matrices. Furthermore, their implementation will be carried out in an API marketplace to comprehend and evaluate their utility in this specific context.