User perception of fairness-calibrated recommendations (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; ALVES, GABRIELLE APARECIDA PIRES - ICMC ; SOUZA, RODRIGO FERRARI DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/3627043.3659558
- Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO; ESTUDO DE USUÁRIOS
- Keywords: Fairness; User Study
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization - UMAP
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: cc-by
-
ABNT
ALVES, Gabrielle Aparecida Pires et al. User perception of fairness-calibrated recommendations. 2024, Anais.. New York: ACM, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3627043.3659558. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Alves, G. A. P., Jannach, D., Souza, R. F. de, & Manzato, M. G. (2024). User perception of fairness-calibrated recommendations. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3627043.3659558 -
NLM
Alves GAP, Jannach D, Souza RF de, Manzato MG. User perception of fairness-calibrated recommendations [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3627043.3659558 -
Vancouver
Alves GAP, Jannach D, Souza RF de, Manzato MG. User perception of fairness-calibrated recommendations [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3627043.3659558 - Digitally nudging users to explore off-profile recommendations: here be dragons
- A two-stage calibration approach for mitigating bias and fairness in recommender systems
- Enhancing calibration and reducing popularity bias in recommender systems
- Furando a bolha: nudges digitais em sistemas de recomendação
- Uma abordagem em etapa de processamento para redução do viés de popularidade
- Explorando formas de calibração e redução do viés de popularidade em sistemas de recomendação
- Counteracting popularity-bias and improving diversity through calibrated recommendations
- Towards personality-aware explanations for music recommendations using generative AI
- Calibração de sistemas de recomendação com LLMs: otimização de prompts para balancear precisão, diversidade e justiça
- Evaluating zero-shot large language models recommenders on popularity bias and unfairness: a comparative approach to traditional algorithms
Informações sobre o DOI: 10.1145/3627043.3659558 (Fonte: oaDOI API)
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