Abstract Ett Critiquing-baserat recommender-system fungerar som en artificiell säljare. Den engagerar användare i en dialogruta där användare kan ge feedback i form av kritik mot de provobjekt som visades för dem. Den feedback, i sin tur, gör det möjligt för systemet att förfina sin förståelse av användarens preferenser och förutsägelse av vad användaren verkligen vill. Systemet kan då rekommendera produkter som bättre kan stimulera användarens intresse för nästa interaktionscykel. I detta dokument rapporterar vi vår omfattande undersökning av att jämföra olika metoder för att ta fram kritiquing möjligheter utformade i dessa recommender system. Mer specifikt har vi undersökt två viktiga konstruktionselement som är nödvändiga för ett critiquingbaserat recommender-system: critiquing täckning-one vs. flera objekt som returneras under varje rekommendationscykel för att kritiseras; och critiquing aidsystem-förslaged kritikis (dvs. en uppsättning kritikförslag för användare att välja) vs. användarinitierad critiquing anläggning (dvs. att underlätta användare att skapa kritik på egen hand). Genom en serie av tre användarförsök har vi mätt hur verkliga användare reagerade på system med varierande konfigurationer av de två elementen. Framför allt konstaterades det att det faktum att användarna fick möjlighet att välja en av flera punkter (i motsats till bara en) har betydande positiva konsekvenser för att öka användarnas beslutsnoggrannhet (särskilt i den första rekommendationscykeln) och spara på deras objektiva ansträngningar (i de senare kritiska cyklerna). När det gäller critiquing-hjälpmedel uppvisar hybriddesignen med både systemförslagskritik och användarinitierat critiquing-stöd den bästa prestandan när det gäller att inspirera användarnas beslutsförtroende och öka deras avsikt att återvända, i jämförelse med de okombinerade exklusiva tillvägagångssätten. Därför sprider resultaten från våra studier ljus
Det är allmänt erkänt att strategin och gränssnittet som utformats för att framkalla nya användares preferenser påverkar den upplevda kvaliteten på användarinteraktionen med RS, och påverkar användarnas beslutsnoggrannhet och avsikten att returnera REF.
Interaction design guidelines on critiquing-based recommender systems
{'venue': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'journal': 'User Modeling and User-Adapted Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}