Ett antal undersökningar inom domänen Recommender Systems (RS) tyder på att de rekommendationer som är "bästa" enligt objektiva mått ibland inte är de som är mest tillfredsställande eller användbara för användarna. Papperet undersöker kvaliteten på RS ur ett användarfokuserat perspektiv. Vi diskuterar en empirisk studie som involverade 210 användare och övervägde sju RS på samma datauppsättning som använder olika baslinje- och toppmoderna rekommendationsalgoritmer. Vi mätte användarens upplevda kvalitet på var och en av dem, med fokus på noggrannhet och nyhet av rekommenderade objekt, och på övergripande användare "tillfredsställelse. Vi rangordnade de ansedda anbefallarna med avseende på dessa attribut, och jämförde dessa resultat med mått på statistisk kvalitet på de ansedda algoritmerna eftersom de har bedömts av tidigare studier inom området med hjälp av informationssökning och algoritmer för maskininlärning.
I REF, Cremonesi et al. rapportera om en empirisk studie med 210 användare som undersökte användarnas upplevda kvalitet på sju olika RS på samma datauppsättning i en offlineutvärdering.
Looking for good recommendations: a comparative evaluation of recommender systems
{'venue': 'INTERACT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}