Den växande volymen digitala data stimulerar införandet av recommender system inom olika socioekonomiska domäner, inklusive e-handel, musik och nyhetsindustrier. Samtidigt som de som rekommenderar nyheter hjälper konsumenterna att hantera överbelastning av informationen och öka sitt engagemang och sin tillfredsställelse, väcker deras användning också ett ökande antal samhällsproblem, som t.ex. "Matthew eects", "lter bubbles", och den totala bristen på insyn. Vi hävdar att fokusering på öppenhet för innehållsleverantörer är en underexploaterad aveny. Som sådan har vi utformat ett simuleringsramverk som kallas SIREN 1 (Simulering av rekommendation E-ekter i online nyhetsmiljöer), som gör det möjligt för leverantörer av nyhetsinnehåll att (i) välja och parameterisera olika rekommendationer och (ii) analysera och visualisera sina e-ekter med avseende på två olika mått med små kostnader. Med den amerikanska nyhetsmedia som en fallstudie, presenterar vi en analys på rekommendationer eekter med avseende på long-tail nyhet och oväntadhet med hjälp av SIREN. Vår analys o ers ett antal intressanta Ndings, såsom liknande potential av vissa algoritmiskt enkla (item-baserade k-Nearest Neighbour) och sofistikerade strategier (baserat på Bayesian Personalized Ranking) för att öka mångfalden över tiden. Sammantaget hävdar vi att simulering av eekter av rekommendationssystem kan hjälpa innehållsleverantörer att fatta mer välgrundade beslut när de väljer algoritmiska rekommendationer, och som sådan kan bidra till att minska de ovan nämnda samhällsproblemen.
Bountouridis m.fl. REF utformade en simuleringsram för att se hur rekommendationsmodellerna påverkar rekommendationernas mångfald och nyhet.
SIREN: A Simulation Framework for Understanding the Effects of Recommender Systems in Online News Environments
{'venue': "FAT* '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}