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Titel: Plausible Repairs for Inconsistent Requirements
Untertitel:
Kurzfassung: Knowledge-based recommenders support users in the identification of interesting items from large and potentially complex assortments. In cases where no recommendation could be found for a given set of requirements, such systems propose explanations that indicate minimal sets of faulty requirements. Unfortunately, such explanations are not personalized and do not include repair proposals which triggers a low degree of satisfaction and frequent cancellations of recommendation sessions. In this paper we present a personalized repair approach that integrates the calculation of explanations with collaborative problem solving techniques. In order to demonstrate the applicability of our approach, we present the results of an empirical study that show significant improvements in the accuracy of predictions for interesting repairs.
Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Sammelwerk (Autorenschaft)
Art der Veröffentlichung Printversion
Erschienen in: Proceedings of the 21st International joint Conference on Artificial Intelligence
Proceedings of the 21st International joint Conference on Artificial Intelligence
zur Publikation
 ( IJCAI Inc.; )
Erscheinungsdatum: 2009
Titel der Serie: -
Bandnummer: -
Erstveröffentlichung: Ja
Seite: S. 791 - 796

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AC-Nummer: -
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Open Access
  • Kein Open-Access

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Österreich
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   ainf@aau.at
https://www.aau.at/angewandte-informatik/
zur Organisation
Universitätsstr. 65-67
AT - A-9020  Klagenfurt

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  • 1108 - Informatik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: n.a.)
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Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

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