Rekommenderar system ger personliga förslag om objekt som användarna kommer att nd intressant. Vanligtvis, rekommenderar system kräver ett användargränssnitt som kan \intelli-gently" avgöra intresset för en användare och använda denna information för att ge förslag. Den gemensamma lösningen, \ex-plicit betyg", där användarna berättar för systemet vad de tycker om en bit information, är välförståelig och ganska exakt. Men att behöva stanna för att skriva in explicita betyg kan ändra normala mönster för surfning och läsning. En mer intelligent metod är att använda implicita betyg, där ett kreditbetyg erhålls genom en annan metod än att erhålla det direkt från användaren. Dessa implicita ränteindikatorer har många fördelar, bland annat att ta bort kostnaden för användarbetyget, och att varje användarinteraktion med systemet kan bidra till en implicit värdering. Nuvarande recommender system använder oftast inte implicita betyg, inte heller förmågan av implicita betyg för att förutsäga faktiska användarintresse välförstådda. I denna forskning studeras korrelationen mellan olika implicita betyg och det explicita betyget för en enda webbsida. En webbläsare utvecklades för att registrera användarens åtgärder (implicit betyg) och den explicita betyg på en sida. Åtgärderna inkluderade musklick, musrörelser, rullning och förfluten tid. Denna webbläsare användes av o ver 80 personer som bläddrade mer än 2500 webbsidor. Med hjälp av de data som samlats in av webbläsaren analyserades de individuella implicita betygen och vissa kombinationer av implicita betyg och jämfördes med det explicita betyget. Vi fann att den tid som spenderades på en sida, mängden rullning på en sida och kombinationen av tid och rullning hade en stark korrelation med explicit intresse, medan enskilda rullningsmetoder och musklick inte var effektiva för att förutsäga explicit intresse.
Claypool m.fl. REF utvecklade Nyfiken webbläsare för att samla musklick, musrörelser, rullning och förfluten tid som implicita ränteindikatorer.
Implicit interest indicators
{'venue': "IUI '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}