Abstrakt. Att sortera och samla ett stort antal dokument kan vara en överväldigande uppgift: manuella lösningar tenderar att vara långsamma, medan maskininlärningssystem ofta presenterar resultat som inte stämmer bra överens med användarnas avsikter. Vi skapade och utvärderade ett system för att hjälpa användare att sortera ett stort antal dokument i kluster. iCluster har möjlighet att rekommendera nya objekt för befintliga kluster och lämpliga kluster för objekt. Rekommendationerna bygger på en inlärningsmodell som anpassar sig med tiden - eftersom användaren lägger till fler objekt i ett kluster, förbättrar systemets modell och rekommendationerna blir mer relevanta. Trettiotvå personer använde iCluster för att sortera hundratals dataobjekt både med och utan rekommendationer; vi fann att rekommendationer gör det möjligt för användare att sortera objekt snabbare. En pool på 161 taxare bedömde därefter kvaliteten på de resulterande klustren och fann att klustren som genererades med rekommendationer var av statistiskt oskiljaktig kvalitet. Både manuella och assisterade metoder var betydligt bättre än en helautomatisk metod.
iCluster REF låter användaren manuellt utföra kluster från scratch baserat på rekommenderade dokument som beräknas av systemet.
Helping Users Sort Faster with Adaptive Machine Learning Recommendations
{'venue': 'INTERACT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}