<div dir="ltr">Hello,<br><br>I have spoken with my mentor about the AppStream integration. The idea that he had was to create an AppStream library that would only manage recommended packages and why they were recommended, for example, displaying which installed user packages generated the recommendations. Therefore, the library would be generic enough to allow any package recommender system to populate it with recommendations. In that context, AppRecommender would only be used to generate the recommendation and pass them to the library. Does that make sense for an AppStream lib ? I could not completely understand from Mr. Matthias email if the library should generate the recommendation or a approach similar to the one I am proposing here is also valid.<br><br>Also, since this discussion is now mainly focused on AppStream, I will move any other doubt about it to the appropriate email list. I am just sending this email in this list so that the whole context of the conversation do not get lost.<div><br>Best Regards,<br>Lucas Moura</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Apr 26, 2016 at 5:32 PM, Lucas Moura <span dir="ltr"><<a href="mailto:lucas.moura128@gmail.com" target="_blank">lucas.moura128@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hello,<br><br>Could the library plugin be an C/C++ API to AppRecommender ? Sorry if that is a silly question, but I did not understand if the library should be a re-implementation of AppRecommender using C/C++ or just a C/C++ API would solve this problem.<br><br>Best regards,<br>Lucas Moura</div><div class="HOEnZb"><div class="h5"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Apr 26, 2016 at 5:14 PM, Richard Hughes <span dir="ltr"><<a href="mailto:hughsient@gmail.com" target="_blank">hughsient@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><span>On 26 April 2016 at 21:10, Lucas Moura <<a href="mailto:lucas.moura128@gmail.com" target="_blank">lucas.moura128@gmail.com</a>> wrote:<br>
> On my bachelor thesis, a friend and I are trying to add context information<br>
> to the selected packages, by looking at the most recent used packages and<br>
> using a machine learning approach to better filter the recommended packages<br>
> based on this contextual information.<br>
<br>
</span>Yes, this makes sense. One thing I want to try when I've got more data<br>
is to use the stats from the ODRS review system and try to extract<br>
some patterns, e.g. users that install gimp.desktop also tend to<br>
install inkscape.desktop. At the moment there's about two orders of<br>
magnitude more data required.<br>
<span><font color="#888888"><br>
Richard<br>
</font></span><div><div>_______________________________________________<br>
PackageKit mailing list<br>
<a href="mailto:PackageKit@lists.freedesktop.org" target="_blank">PackageKit@lists.freedesktop.org</a><br>
<a href="https://lists.freedesktop.org/mailman/listinfo/packagekit" rel="noreferrer" target="_blank">https://lists.freedesktop.org/mailman/listinfo/packagekit</a><br>
</div></div></blockquote></div><br></div>
</div></div></blockquote></div><br></div>