Abstract Ett recommender system är en webbteknik som proaktivt föreslår objekt av intresse för användare baserat på deras objektiva beteende eller uttryckligen angivna preferenser. Utvärderingar av rekommenderade system (RS) har traditionellt fokuserat på algoritmers prestanda. Många forskare har dock nyligen börjat undersöka systemeffektivitet och utvärderingskriterier ur användarnas perspektiv. I den här artikeln kartlägger vi toppmodern användarupplevelseforskning i RS genom att undersöka hur forskare har utvärderat designmetoder som ökar RS förmåga att hjälpa användare att hitta den information eller produkt som de verkligen föredrar, interagerar med systemet och formar förtroende med RS genom systemtransparens, kontroll och integritetsbevarande mekanismer slutligen, undersöker vi hur dessa systemfunktioner påverkar användarnas användning av tekniken. Vi sammanfattar det befintliga arbetet kring tre viktiga interaktionsaktiviteter mellan användaren och systemet: den inledande preferensutvecklingsprocessen, preferensförfiningsprocessen och presentationen av systemets rekommendationsresultat. Dessutom kommer vi även att täcka de senaste utvärderingsramarna som mäter ett rekommendationssystems övergripande uppfattningsförmåga och hur dessa egenskaper påverkar användarnas beteende intentioner. De viktigaste resultaten sammanfattas i en uppsättning designriktlinjer som kan ge användbara förslag till forskare och praktiker om utformning och utveckling av effektiva rekommendationssystem. Undersökningen lägger också grunden för att forskare ska kunna ägna sig åt framtida ämnen som inte omfattas av befintliga metoder.
P.O. et al. REF undersöker hur forskare har utvärderat designmetoder som förstärker recommender system förmåga att hjälpa användare att hitta den information eller produkt som de föredrar.
Evaluating recommender systems from the user’s perspective: survey of the state of the art
{'venue': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'journal': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}