Evaluation of Explanation Interfaces in Recommender Systems
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Resumen
Descripción
Explaining interfaces become a useful tool in systems that have a lot of content to evaluate by users. The different interfaces represent a help for the undecided users or those who consider systems as boxed black smart. These systems present recommendations to users based on different learning models. In this paper, we present the different objectives of the explanation interfaces and some of the criteria that you can evaluate, as well as a proposal of metrics to obtain results in the experiments. Finally, we showed the main results of a study with real users and their interaction with e-commerce systems. Among the main results, highlight the positive impact in relation to the time of interaction with the applications and acceptance of the recommendations received.
Las interfaces de explicación se tornan una herramienta útil para los sistemas con una alta cantidad de contenido a ser evaluado por los usuarios. Las diferentes interfaces representan una ayuda para los usuarios indecisos o aquellos que consideran los sistemas una caja cerrada inteligente. Estos sistemas muestran recomendaciones a los usuarios basados en diferentes modelos. En el presente trabajo se presentan los diferentes objetivos perseguidos con las interfaces y algunos de los criterios que pudieran ser analizados, así como una propuesta de métricas para registrar resultados. Se muestran finalmente los principales resultados de un estudio con usuarios reales y su interacción con sistemas de uso cotidiano. Dentro de las principales conclusiones destaca el impacto positivo en relación al tiempo de interacción con los aplicativos y la aceptación de las recomendaciones recibidas.
Las interfaces de explicación se tornan una herramienta útil para los sistemas con una alta cantidad de contenido a ser evaluado por los usuarios. Las diferentes interfaces representan una ayuda para los usuarios indecisos o aquellos que consideran los sistemas una caja cerrada inteligente. Estos sistemas muestran recomendaciones a los usuarios basados en diferentes modelos. En el presente trabajo se presentan los diferentes objetivos perseguidos con las interfaces y algunos de los criterios que pudieran ser analizados, así como una propuesta de métricas para registrar resultados. Se muestran finalmente los principales resultados de un estudio con usuarios reales y su interacción con sistemas de uso cotidiano. Dentro de las principales conclusiones destaca el impacto positivo en relación al tiempo de interacción con los aplicativos y la aceptación de las recomendaciones recibidas.
Palabras clave
Filtrado Colaborativo, Métricas de Evaluación