AppRecommender
AppRecommender: Intelligent App Distribution towards an Optimised App Discover
Descrição

A penetração dos dispositivos móveis na sociedade tem levado a que a maioria dos negócios vejam a componente mobile como imprescindível para estar em contacto próximo com os seus clientes. Porém, em 2017, a Google Play Store tinha 2.8 milhões de aplicações móveis disponíveis, a App Store da Apple tinha 2.2 milhões e a Aptoide, copromotora deste projeto, tem atualmente mais de 1 milhão de apps disponíveis, o que gera uma competição extremamente árdua entre apps. Em termos de transações, em 2016 ocorreram 149.3 mil milhões de downloads de apps, número que se espera que duplique em 2020. Porém, muitos destes downloads consistem em várias tentativas para encontrar a aplicação certa, muitas apps transferidas nunca chegam a ser utilizadas e, em 77% dos casos, as apps não voltam a ser utilizadas 72 horas após a sua instalação. Tal demonstra grande desalinhamento entre a oferta de apps por parte das app stores (serviços de distribuição) e a procura das mesmas por parte dos consumidores (descoberta). Devido a este desalinhamento e à muito elevada concorrência entre apps, previsões da Gartner apontam que no fim de 2018 menos de 0.01% dos developers neste mercado considerarão ter atingido sucesso comercial. Além disso, na era cada vez mais digital em que nos encontramos, 52% das apps são descobertas por passa-a-palavra entre conhecidos, amigos ou familiares, e apenas 40% são descobertas pesquisando em app stores. Estas ineficiências fazem da descoberta e distribuição de apps um desafio considerável e extremamente relevante, pois acontecem num mercado de penetração massiva nas sociedades e afetam seriamente a relação entre empresas e consumidores.

Partindo deste problema, o projeto AppRecommender tem como objetivo estratégico investigar e desenvolver tecnologias capazes de oferecer a app certa, ao cliente certo, no momento certo, propondo para tal um sistema de recomendações multicritério e um motor de busca semântica. O intuito é otimizar os serviços de distribuição e descoberta de apps atuais e, inerentemente, promover a aproximação entre empresas e os seus clientes alvo. Com este objetivo estratégico, o projeto procura ter impactos específicos nos consumidores de apps móveis, nas empresas promotoras de apps e na app store Aptoide, promotora líder deste projeto que colocará os resultados no mercado. Quanto aos utilizadores, o impacto será a nível do incremento da simplicidade, eficiência e satisfação na descoberta de apps, pelo alinhamento otimizado entre as suas necessidades, caraterísticas e contexto com as apps oferecidas pela app store. Quanto a developers ou empresas promotoras de apps móveis, o impacto será ao nível do aumento da aproximação aos consumidores alvo, possibilitando a sua captação e potencial retenção, otimizando assim o seu sucesso comercial. Para a app store Aptoide, o impacto será no aumento da qualidade do serviço prestado a empresas e consumidores, e inerente aumento orgânico de apps submetidas à app store, de utilizadores ativos e de receita.

Projeto financiado por

Lisboa2020

Portugal 2020

União Europeia - Fundo Europeu de desenvolvimento Regional

Parceiros Internos
Centro de Investigação Grupo de Investigação Papel no Projeto Data de Início Data de Fim
Parceiros Externos
Instituição País Papel no Projeto Data de Início Data de Fim
Aptoide your Android App Store (Aptoide) Portugal Líder 2019-05-01 2019-12-31
Caixa Mágica Software (Caixa Mágica) Portugal Líder 2020-01-01 2021-04-30
Equipa de Projeto
Nome Afiliação Papel no Projeto Data de Início Data de Fim
Fernando Manuel Marques Batista Professor Associado (DCTI); Coordenador Local 2019-05-01 2021-04-30
João Pedro Oliveira Professor Associado (DCTI); Investigador Associado (IT-Iscte); Investigador 2019-05-01 2021-04-30
Ricardo Daniel Santos Faro Marques Ribeiro Professor Associado (DCTI); Investigador 2019-05-01 2021-04-30
Financiamentos do Projeto
Código/Referência DOI do Financiamento Tipo de Financiamento Programa de Financiamento Valor Financiado (Global) Valor Financiado (Local) Data de Início Data de Fim
39703 -- Contrato União Europeia - Fundos Europeus Estruturais e de Desenvolvimento - Portugal 2020 - Portugal 318055.46 84483.54 2019-05-01 2021-04-30
Outputs (Publicações)
Ano Tipo de publicação Referência Completa
2023 Artigo em revista científica Coelho, J., Mano, D., Paula, B., Coutinho, C., Oliveira, J., Ribeiro, R....Batista, F. (2023). Semantic similarity for mobile application recommendation under scarce user data. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 121
2022 Publicação em atas de evento científico Paula, B., Coelho, J., Mano, D., Coutinho, C., Oliveira, J., Ribeiro, R....Batista, F. (2022). Collaborative filtering for mobile application recommendation with implicit feedback. In Morel, L., Dupont, L., and Camargo, M. (Ed.), 2022 IEEE 28th International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC) and 31st International Association For Management of Technology (IAMOT) Joint Conference. (pp. 1065 - 1073). Nancy, France: IEEE.
2022 Publicação em atas de evento científico Mota, B. da., Mataloto, B. & Coutinho, C. (2022). Sustainable gardens for smart cities using low-power communications. In Morel, L., Dupont, L., and Camargo, M. (Ed.), 2022 IEEE 28th International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC) & 31st International Association For Management of Technology (IAMOT) Joint Conference. (pp. 1210-1216). Nancy: IEEE.
2021 Publicação em atas de evento científico Coelho, J., Neto, A., Tavares, M., Coutinho, C., Ribeiro, R. & Batista, F. (2021). Semantic search of mobile applications using word embeddings. In Queirós. R., Pinto, M., Simões, A., Portela, F., & Pereira, M. J. (Ed.), 10th Symposium on Languages, Applications and Technologies (SLATE 2021). Vila do Conde/Póvoa de Varzim: Schloss Dagstuhl- Leibniz-Zentrum fur Informatik GmbH, Dagstuhl Publishing.
2021 Publicação em atas de evento científico Bunga, R., Batista, F. & Ribeiro, R. (2021). From implicit preferences to ratings: Video games recommendation based on collaborative filtering. In Cucchiara, R., Fred, A., & Filipe, J. (Ed.), Proceedings of the 13th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management. (pp. 209-216).: SCITEPRESS – Science and Technology Publications, Lda.
2021 Publicação em atas de evento científico Coelho, J., Neto, A., Tavares, M., Coutinho, C., Oliveira, J., Ribeiro, R....Batista, F. (2021). Transformer-based language models for semantic search and mobile applications retrieval. In Cucchiara, R., Fred, A., & Filipe, J. (Ed.), Proceedings of the 13th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management. (pp. 225-232).: SCITEPRESS – Science and Technology Publications, Lda.
2020 Artigo em revista científica Ribeiro, E., Teixeira, A. S., Ribeiro, R. & De Matos, D. M. (2020). Semantic frame induction through the detection of communities of verbs and their arguments. Applied Network Science. 5 (1)
2020 Publicação em atas de evento científico Ribeiro, E., Teixeira, A. S., Ribeiro, R. & Matos, D. M. de. (2020). Semantic frame induction as a community detection problem. In Cherifi, H., Gaito, S., Mendes, J. F., Moro, E. and Rocha, L. M. (Ed.), Complex Networks and Their Applications VIII. COMPLEX NETWORKS 2019. Studies in Computational Intelligence. (pp. 274-285). Lisboa: Springer.
2020 Publicação em atas de evento científico E. Ribeiro, Ribeiro, R., Batista, F. & Oliveira, J. (2020). Using topic information to improve non-exact keyword-based search for mobile applications. In Lesot, Marie-Jeanne and Vieira, Susana and Reformat, Marek Z. and Carvalho, João Paulo and Wilbik, Anna and Bouchon-Meunier, Bernadette and Yager, Ronald R. (Ed.), Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. (pp. 373-386).: Springer International Publishing.
Dados de Investigação Relacionados

Não foram encontrados registos.

Referências nos Media Relacionadas

Não foram encontrados registos.

Outputs (Outros)

Não foram encontrados registos.

Ficheiros do projeto

Não foram encontrados registos.

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos projetos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados para este projeto. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.

AppRecommender: Intelligent App Distribution towards an Optimised App Discover
2019-05-01
2021-09-30