Persuasive Recommender Sysems: Conceptu...

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Titel:	Persuasive Recommender Sysems: Conceptual Background and Implications
Untertitel:
Kurzfassung:	Whether users are likely to accept the recommendations provided by a recommender system is of utmost importance to system designers and the marketers who implement them. By conceptualizing the advice seeking and giving relationship as a fundamentally social process, important avenues for understanding the persuasiveness of recommender systems open up. Specifically, research regarding influential factors in advice seeking relationships, which is abundant in the context of human-human relationships, can provide an important framework for identifying potential influence factors in recommender system context. This book reviews the existing literature on the factors in advice seeking relationships in the context of human-human, human-computer, and human-recommender system interactions. It concludes that many social cues that have been identified as influential in other contexts have yet to be implemented and tested with respect to recommender systems. Implications for recommender system research and design are discussed.
Schlagworte:

Publikationstyp:	Fach- oder Lehrbuch (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum:	2012 (Print)
Titel der Serie:	-
Bandnummer:	-
Erstveröffentlichung:	Ja
Gesamtseitenanzahl:	59 S.

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Erscheinungsdatum:	2012
ISBN:	9781461447016
ISSN:	-
Homepage:	-

AutorInnen

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M. Zanker Keine Daten vorhanden *

Markus Zanker Markus.Zanker@aau.at Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity Forschungsaktivitäten zur Visitenkarte (intern)

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Fakultät für Technische Wissenschaften   Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity Universitätsstr. 65-67 A-9020 Klagenfurt Österreich   -993705    aics-office@aau.at https://www.aau.at/en/aics/ zur Organisation	Universitätsstr. 65-67 AT - A-9020  Klagenfurt

Verlag

Organisation	Adresse
Springer Verlag GmbH Berlin, Heidelberg, New York Deutschland	DE  Berlin, Heidelberg, New York

Kategorisierung

Sachgebiete	1108 - Informatik
Forschungscluster	Kein Forschungscluster ausgewählt
Peer Reviewed	Ja
Publikationsfokus	Science to Science (Qualitätsindikator: I) Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten: Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity
Arbeitsgruppen	Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

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