Vi presenterar SmallWorlds, ett visuellt interaktivt grafbaserat gränssnitt som gör det möjligt för användare att specificera, förfina och bygga objekt-preferens profiler i en mängd olika domäner. Gränssnittet underlättar uttryck för smak genom enkla grafinteraktioner och dessa preferenser används för att beräkna personliga, helt transparenta objekt rekommendationer för en målanvändare. Förutsägelser bygger på en samarbetsanalys av preferensdata från en användares direkta kamratgrupp på ett socialt nätverk. Vi finner att förutom att ta emot transparenta och korrekta objekt rekommendationer, användare också lära sig en mängd information om preferenser av sina kamrater genom interaktion med vår visualisering. Sådan information är inte lätt att upptäcka i traditionella textbaserade gränssnitt. En detaljerad analys av våra designval för visuell layout, interaktion och förutsägelseteknik presenteras. Våra utvärderingar diskuterar resultat från en användarstudie där SmallWorlds användes som ett interaktivt rekommendationssystem på Facebook.
Även med hjälp av ett grafbaserat gränssnitt, SmallWorlds REF gör det möjligt att uttrycka objekt preferens profiler med vilka personliga objekt rekommendationer genereras på ett transparent sätt.
SmallWorlds: Visualizing Social Recommendations
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}