Rekommenderar system har visat sig hjälpa användare att hitta objekt av intresse bland en stor pool av potentiellt intressanta objekt. Influens är ett mått på en användares effekt på rekommendationerna från ett rekommendationssystem. Influens är ett kraftfullt verktyg för att förstå hur ett rekommendationssystem fungerar. Experiment visar att användare har mycket varierande grad av inflytande i betygsbaserade rekommendationssystem. Föreslagna påverkansåtgärder har varit algoritmspecifika, vilket begränsar deras allmängiltighet och jämförbarhet. Vi föreslår en algoritmoberoende definition av påverkan som kan tillämpas på alla betygsbaserade rekommendationssystem. Vi visar experimentellt att påverkan effektivt kan uppskattas med hjälp av enkla, billiga mått.
Rashid m.fl. i REF föreslå ett mått på en användares effekt i de rekommendationer som mottas av en algoritm, namngiven som påverkan.
Influence in Ratings-Based Recommender Systems: An Algorithm-Independent Approach
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}