En av de olösta frågorna vid utformningen av ett rekommendationssystem är antalet betyg - dvs. profillängden - som bör samlas in från en ny användare innan rekommendationer ges. Det finns en konstruktionsspänning som orsakas av två motstridiga krav. Å ena sidan måste systemet samla in "tillräckliga" betyg från användaren för att lära sig sina preferenser och förbättra riktigheten av rekommendationer. Å andra sidan, samla fler betyg lägger en börda på användaren, vilket kan negativt påverka användarens upplevelse. Vår forskning undersöker effekterna av profillängd ur både ett subjektivt (användarcentrerad) perspektiv och ett objektivt (noggrannhetsbaserat) perspektiv. Vi genomförde en offline-simulering med tre algoritmer, och en uppsättning online-experiment med totalt 960 användare och fyra recommender-algoritmer, för att mäta vilka av de två kontrasterande krafter som påverkas av antalet insamlade betyg -rekommendationer relevans och börda av betygsprocessen - har starkare effekter på den upplevda kvaliteten på användarupplevelsen. Dessutom identifierar vår studie den potentiellt optimala profillängden för en explicit, betygsbaserad och människokontrollerad framkallningsstrategi.
Cremonesi m.fl. undersökt förhållandet mellan längden på användarprofilerna (antalet betyg som användaren har indata) och användarnöjdheten REF.
User effort vs. accuracy in rating-based elicitation
{'venue': "RecSys '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}