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J-GLOBAL ID：202002236956188795   整理番号：20A2274188

文脈データは学術的レコメンダーシステムのユーザ経験に影響を及ぼすか:経験的フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

How Contextual Data Influences User Experience with Scholarly Recommender Systems: An Empirical Framework

著者 (4件)： Champiri Zohreh Dehghani (School of Interactive Arts and Technology, Simon Fraser University Vancouver, Vancouver, Canada) ,  Fisher Brian (School of Interactive Arts and Technology, Simon Fraser University Vancouver, Vancouver, Canada) ,  Kiong Loo Chu (Department of Artificial Intelligence, Faculty of Computer Science and Information Technology, Department of Social and Preventive Medicine, Faculty of Medicine, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Danaee Mahmoud (Department of Artificial Intelligence, Faculty of Computer Science and Information Technology, Department of Social and Preventive Medicine, Faculty of Medicine, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12423  ページ： 635-661  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レコメンダーシステム(RSs)の出現以来,多くの論文が,より正確なアルゴリズムを作成することに集中している。アルゴリズムがより正確であるほど,推薦はユーザにとって良いと予測される。最近,RS研究者は,ユーザ経験(UX)における推薦方法の埋込みがユーザに対する推薦者システムの価値に劇的に影響を与えることを指摘した。本論文では,コンテキストがScholarly推薦システムによりUXにいかに影響するかを探索するフレームワークを提案し,UXに組み込まれる関連コンテキストを同定した。最初に,RSに最も適用可能なUXの既存のモデルと理論をレビューし,既存の研究におけるギャップを同定した。フレームワークは,コンテキストがSRSでUXにいかに影響するかを明らかにし,文脈情報が,学問的推薦システムのUXにどのように影響するかの概念的理解を豊かにする。それは,更なる理論的および経験的調査のための基礎として役立つ。開発した概念フレームワークを調べるために,部分最小二乗(PLS)回帰と構造方程式モデリング(SEM)の定量的方法を用いて,ユーザ経験を評価する実験を行った。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  相互作用 ,  部分最小二乗法
準シソーラス用語： 実証的研究 ,  文脈情報 ,  コンテキストアウェアネス ,  推奨システム ,  構造方程式モデリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 学術レコメンダーシステム ,  研究論文推薦システム ,  ユーザの経験 ,  文脈データ ,  コンテキストアウェアネス ,  ユーザ中心評価 ,  人間とコンピュータの相互作用 ,  ユーザ試験 ,  帝国のフレームワーク

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文脈 ,  学術 ,  経験 ,  フレームワーク