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El mercado de aplicaciones móviles crece aceleradamente, captando la atención sobre el análisis del consumo de las mismas para mejorar su recomendación y la satisfacción del usuario, soportado en la búsqueda de información que permita explicar la ocurrencia de eventos del ciclo de vida de las aplicaciones. En este sentido algunos estudios muestran una fuerte relación entre dichos eventos e información sobre la situación contextual actual del usuario y su registro de consumo de aplicaciones. Sin embargo, dichos trabajos no consideran la relación existente entre el registro de estados de las dimensiones contextuales (denominado como CUBe) y la ocurrencia de eventos del ciclo de vida de las aplicaciones,tal como lo hace este estudio. En este sentido, se presenta un análisis estadístico sobre un dataset real, evidenciando una fuerte relación entre el CUBe y el lanzamiento de un conjunto de aplicaciones. Finalmente, se describe un escenario donde estas relaciones pueden ser utilizadas para enriquecer sistemas de recomendación para aplicaciones móviles.
The mobile applications market is growing rapidly, capturing the attention on the analysis of the consumption of applications to improve their recommendation and the satisfaction of the user. The analysis is based on the search for information that allow explaining the occurrence of events of the life cycle of the applications. In this sense, several studies show a strong relation between such events and information about the current contextual situation of the users and their application consumption record. Nevertheless, the mentioned studies do not take into account the relation existing between the contextual dimensions status record (knownas CUBe), and the occurrence of application life cycle events, but it was taken into account for this research work. Therefore, a statistical analysis about an actual dataset is presented, evidencing a strong relation between the CUBe and the launch of a set of applications. Finally, a scenario where these relations can be used for enriching recommendation systems for mobile applications is described.
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