Enhancing calibration and reducing popularity bias in recommender systems (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; SOUZA, RODRIGO FERRARI DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-031-64755-0_1
- Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO; MÚSICA
- Keywords: Popularity Bias; Fairness; Calibration
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Lecture Notes in Business Information Processing
- ISSN: 1865-1348
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 519, p. 3-24, 2024
- Conference titles: International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SOUZA, Rodrigo Ferrari de e MANZATO, Marcelo Garcia. Enhancing calibration and reducing popularity bias in recommender systems. Lecture Notes in Business Information Processing. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-64755-0_1. Acesso em: 28 dez. 2025. , 2024 -
APA
Souza, R. F. de, & Manzato, M. G. (2024). Enhancing calibration and reducing popularity bias in recommender systems. Lecture Notes in Business Information Processing. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-64755-0_1 -
NLM
Souza RF de, Manzato MG. Enhancing calibration and reducing popularity bias in recommender systems [Internet]. Lecture Notes in Business Information Processing. 2024 ; 519 3-24.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-64755-0_1 -
Vancouver
Souza RF de, Manzato MG. Enhancing calibration and reducing popularity bias in recommender systems [Internet]. Lecture Notes in Business Information Processing. 2024 ; 519 3-24.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-64755-0_1 - A two-stage calibration approach for mitigating bias and fairness in recommender systems
- 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
- User perception of fairness-calibrated recommendations
- Digitally nudging users to explore off-profile recommendations: here be dragons
- Counteracting popularity-bias and improving diversity through calibrated recommendations
- 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
- Explorando Formas de Calibração e Redução do Viés de Popularidade em Sistemas de Recomendação
- Uma arquitetura de personalização de conteúdo baseada em anotações do usuário
Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-031-64755-0_1 (Fonte: oaDOI API)
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