A two-stage calibration approach for mitigating bias and fairness in recommender systems (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; SOUZA, RODRIGO FERRARI DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/3605098.3636092
- Assunto: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
- Keywords: Recommender System; Popularity Bias; Fairness; Calibration
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing - SAC
- Status:
- Nenhuma versão em acesso aberto identificada
-
ABNT
SOUZA, Rodrigo Ferrari de e MANZATO, Marcelo Garcia. A two-stage calibration approach for mitigating bias and fairness in recommender systems. 2024, Anais.. New York: ACM, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3605098.3636092. Acesso em: 08 abr. 2026. -
APA
Souza, R. F. de, & Manzato, M. G. (2024). A two-stage calibration approach for mitigating bias and fairness in recommender systems. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3605098.3636092 -
NLM
Souza RF de, Manzato MG. A two-stage calibration approach for mitigating bias and fairness in recommender systems [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3605098.3636092 -
Vancouver
Souza RF de, Manzato MG. A two-stage calibration approach for mitigating bias and fairness in recommender systems [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3605098.3636092 - 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
- Evaluating zero-shot large language models recommenders on popularity bias and unfairness: a comparative approach to traditional algorithms
- User perception of fairness-calibrated recommendations
- Calibração de sistemas de recomendação com LLMs: otimização de prompts para balancear precisão, diversidade e justiça
- Digitally nudging users to explore off-profile recommendations: here be dragons
- Counteracting popularity-bias and improving diversity through calibrated recommendations
- Explorando Formas de Calibração e Redução do Viés de Popularidade em Sistemas de Recomendação
- Metadata in movies recommendation: a comparison among different approaches
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