Digitally nudging users to explore off-profile recommendations: here be dragons (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; ALVES, GABRIELLE APARECIDA PIRES - ICMC ; SOUZA, RODRIGO FERRARI DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s11257-023-09378-7
- Assunto: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
- Keywords: Recommendation; Digital nudging; Discovery; Diversity; Novelty
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: User Modeling and User-Adapted Interaction
- ISSN: 0924-1868
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 34, n. 2, p. 441-481, Apr. 2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ALVES, Gabrielle Aparecida Pires et al. Digitally nudging users to explore off-profile recommendations: here be dragons. User Modeling and User-Adapted Interaction, v. 34, n. 2, p. 441-481, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11257-023-09378-7. Acesso em: 14 fev. 2026. -
APA
Alves, G. A. P., Jannach, D., Souza, R. F. de, Damian, D., & Manzato, M. G. (2024). Digitally nudging users to explore off-profile recommendations: here be dragons. User Modeling and User-Adapted Interaction, 34( 2), 441-481. doi:10.1007/s11257-023-09378-7 -
NLM
Alves GAP, Jannach D, Souza RF de, Damian D, Manzato MG. Digitally nudging users to explore off-profile recommendations: here be dragons [Internet]. User Modeling and User-Adapted Interaction. 2024 ; 34( 2): 441-481.[citado 2026 fev. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11257-023-09378-7 -
Vancouver
Alves GAP, Jannach D, Souza RF de, Damian D, Manzato MG. Digitally nudging users to explore off-profile recommendations: here be dragons [Internet]. User Modeling and User-Adapted Interaction. 2024 ; 34( 2): 441-481.[citado 2026 fev. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11257-023-09378-7 - User perception of fairness-calibrated recommendations
- Furando a bolha: nudges digitais em sistemas de recomendação
- Explorando formas de calibração e redução do viés de popularidade em sistemas de recomendação
- Enhancing calibration and reducing popularity bias in recommender systems
- Uma abordagem em etapa de processamento para redução do viés de popularidade
- A two-stage calibration approach for mitigating bias and fairness in recommender systems
- Towards personality-aware explanations for music recommendations using generative AI
- Counteracting popularity-bias and improving diversity through calibrated recommendations
- Evaluating zero-shot large language models recommenders on popularity bias and unfairness: a comparative approach to traditional algorithms
- Calibração de sistemas de recomendação com LLMs: otimização de prompts para balancear precisão, diversidade e justiça
Informações sobre o DOI: 10.1007/s11257-023-09378-7 (Fonte: oaDOI API)
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