HCI modely pro multi-objective doporučovací systémy

Abstract

One of the most developing research fields of information retrieval are recommender systems. They typically try to recommend a few of the most relevant or most suitable items to users from all the candidates when the number of canidates can be in the or- der of thousands or millions. However, it turns out that relevance alone is not enough. Therefore, this work focuses on multi-objective recommender systems using the beyond- relevance objectives. The aim of the thesis is to find out new knowledge about this specific type of recommendation, especially in the connection with the field of HCI, i.e. user and computer interaction that has not been explored much so far. The software output of the work is a web application and a modified recommender system. These two components were used in a user study, where, among other things, we investigated whether users were willing to explicitly set the parameters for a multi- objective recommender system by assigning weights to each of the objectives, compared different variants of metrics for these objectives, mechanisms for assigning weights and different level of detail of texts and visualization of the explanations of the recommen- dations. The results of our experiment show that users perceive the benefit of setting weights for objectives to improve recommendations....

Jednou z nejvíce rozvíjejících se oblastí information retrieval (vyhledávání informací) jsou doporučovací systémy. Ty se typicky snaží o doporučení několika málo nejrelevantněj- ších neboli nejvhodnějších položek uživateli ze všech kandidátů, jejichž počet se může po- hybovat i v řádu milionů. Ukazuje se ale, že samotná relevance nestačí. Proto se tato práce zaměřuje na multi-objective doporučovací systémy využívající i tzv. beyond-relevance kri- téria kvality doporučování. Cílem práce je zjištění nových poznatků o tomto specifickém typu doporučování, a to především v dosud ne příliš prozkoumaném propojení s oblastí interakcí uživatele se systémem. Softwarovým výstupem práce je webová aplikace a upravený doporučovací systém. Tyto dvě komponenty byly použity v uživatelské studii, kde jsme mimo jiné zkoumali, zda uživatelé stojí o explicitní nastavení parametrů multi-objective doporučovacího sys- tému pomocí přidělení vah ke každému z kritérií, porovnávali různé varianty metrik pro tato kritéria a mechanismů pro nastavení vah, rozdílnou detailnost textů a vizualizace explanations. Z výsledků našeho experimentu plyne, že uživatelé vnímají přínos nastavení vah pro kritéria kvality doporučování k vylepšení doporučování. Zároveň se nám také podařilo zjistit, že nejvhodnějším mechanismem pro přidělení vah jsou...