Calibração de sistemas de recomendação com LLMs: otimização de prompts para balancear precisão, diversidade e justiça (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; SEKIDO, HENRIQUE YUKIO - ICMC ; SOUZA, RODRIGO FERRARI DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/webmedia.2025.15613
- Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; JUSTIÇA; EQUIDADE
- Keywords: Recomendação; LLM; Engenharia de Prompt; Viés de Popularidade
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2025
- Source:
- Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
PRENASSI, Gabriel et al. Calibração de sistemas de recomendação com LLMs: otimização de prompts para balancear precisão, diversidade e justiça. 2025, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5753/webmedia.2025.15613. Acesso em: 13 fev. 2026. -
APA
Prenassi, G., Souza, R. F. de, Sekido, H. Y., Fonseca, G., Manzato, M. G., & Rocha, L. C. D. da. (2025). Calibração de sistemas de recomendação com LLMs: otimização de prompts para balancear precisão, diversidade e justiça. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/webmedia.2025.15613 -
NLM
Prenassi G, Souza RF de, Sekido HY, Fonseca G, Manzato MG, Rocha LCD da. Calibração de sistemas de recomendação com LLMs: otimização de prompts para balancear precisão, diversidade e justiça [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia.2025.15613 -
Vancouver
Prenassi G, Souza RF de, Sekido HY, Fonseca G, Manzato MG, Rocha LCD da. Calibração de sistemas de recomendação com LLMs: otimização de prompts para balancear precisão, diversidade e justiça [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia.2025.15613 - 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
- 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
- User perception of fairness-calibrated recommendations
- Digitally nudging users to explore off-profile recommendations: here be dragons
- Explorando Formas de Calibração e Redução do Viés de Popularidade em Sistemas de Recomendação
- Metadata in movies recommendation: a comparison among different approaches
Informações sobre o DOI: 10.5753/webmedia.2025.15613 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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