Publikation: Evaluating The Effects of Calibrated Po...

Stammdaten
Titel: Evaluating The Effects of Calibrated Popularity Bias Mitigation: A Field Study
Untertitel:
Kurzfassung:
Schlagworte: Recommender systems, Field Study, Popularity Bias
Publikationstyp: Beitrag in Proceedings (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 14.09.2023 (Online)
Erschienen in: RecSys '23: Proceedings of the 17th ACM Conference on Recommender Systems
RecSys '23: Proceedings of the 17th ACM Conference on Recommender Systems
zur Publikation
 ( Association for Computing Machinery (ACM); J. Zhang, L. Chen, S. Berkovsky, M. Zhang, T. Di Noia, J. Basilico, L. Pizzato, Y. Song )
Titel der Serie: -
Bandnummer: -
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 1084 - 1089

Versionen
Keine Version vorhanden
Erscheinungsdatum: 14.09.2023
ISBN (e-book): -
eISSN: -
DOI: http://dx.doi.org/10.1145/3604915.3610637
Homepage: -
Open Access
  • Online verfügbar (nicht Open Access)

Zuordnung
Organisation Adresse
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

Kategorisierung
Sachgebiete
  • 102 - Informatik
Forschungscluster
  • Humans in the Digital Age
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Information Systems

Kooperationen
Organisation Adresse
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Norwegen
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