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International Journal of Innovation and Applied Studies
ISSN: 2028-9324     CODEN: IJIABO     OCLC Number: 828807274     ZDB-ID: 2703985-7
 
 
Thursday 15 November 2018

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User control in recommendation systems


[ Control del usuario en sistemas de recomendación ]

Volume 23, Issue 4, July 2018, Pages 341–354

 User control in recommendation systems

Gary Reyes Zambrano1 and Jimmy Sornoza2

1 Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador
2 Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador

Original language: Spanish

Received 25 December 2017

Copyright © 2018 ISSR Journals. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract


At present where there are large volumes of information, recommendation systems are needed to help users find and evaluate articles of preference or interest. A number of investigations in this domain suggest that “best” recommendations, according to objective metrics, are sometimes not the ones that are most satisfying or useful to users. However, if the system assumes that user preferences are not in line with the recommendation made, mechanisms should be provided to put the user in control of the recommendations. The article investigates how to give control to the users in the systems of recommendation and the quality of these from a perspective centered on the user. We discuss a study that involved 4 scientific investigations related to the subject and consider parameters such as the type of recommendation system, the method used, the application area and the results obtained in those investigations. Which focuses on the accuracy and novelty of the recommended articles, and on the general satisfaction of the users. We have classified the recommendations considered with respect to these attributes and compared these results with measures of statistical quality of the algorithms considered. It is intended to generate new recommendations based on new preferences that could lead to greater user satisfaction and confidence in the system.

Author Keywords: User control, user experience and recommendation system.


Abstract: (spanish)


En la actualidad, donde hay grandes volúmenes de información, se necesitan sistemas de recomendación para ayudar a los usuarios a encontrar y evaluar artículos de preferencia o interés. Varias investigaciones en este campo sugieren que las "mejores" recomendaciones, de acuerdo con las métricas objetivas, a veces no son las más satisfactorias o útiles para los usuarios. Sin embargo, si el sistema asume que las preferencias del usuario no están en línea con la recomendación formulada, se deben proporcionar mecanismos para poner al usuario en control de las recomendaciones. El artículo investiga cómo dar control a los usuarios en los sistemas de recomendación y la calidad de estos desde una perspectiva centrada en el usuario. Discutimos un estudio que involucró 4 investigaciones científicas relacionadas con el tema y consideramos parámetros tales como el tipo de sistema de recomendación, el método utilizado, el área de aplicación y los resultados obtenidos en esas investigaciones. Que se centra en la precisión y novedad de los artículos recomendados, y en la satisfacción general de los usuarios. Hemos clasificado las recomendaciones consideradas con respecto a estos atributos y comparamos estos resultados con medidas de calidad estadística de los algoritmos considerados. Tiene la intención de generar nuevas recomendaciones basadas en nuevas preferencias que podrían conducir a una mayor satisfacción del usuario y confianza en el sistema.

Author Keywords: control del usuario, experiencia del usuario y sistema de recomendación.


How to Cite this Article


Gary Reyes Zambrano and Jimmy Sornoza, “User control in recommendation systems,” International Journal of Innovation and Applied Studies, vol. 23, no. 4, pp. 341–354, July 2018.