Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/97770
Título : Measuring and mitigating biases in location-based recommender systems
Autor : Sánchez Pérez, Pablo
Bellogín, Alejandro
Boratto, Ludovico
Fecha de publicación : 21-jun-2024
Editorial : Universidade da Coruña; Asociación Española para la Inteligencia Artificial (La Coruña, España)
Resumen : 
This article is a summary of the work published in the journal Data Mining and Knowledge Discovery[1]. It presents an analysis of different types of biases and polarization measurements that affect the area of Point-Of-Interest recommendation. Our results evidence which state-of-the-art recommender ssuffer from popularity bias,venue exposure polarization,and geograph-ical distance polarization.
Descripción : Capítulos en libros
URI : http://hdl.handle.net/11531/97770
Aparece en las colecciones: Artículos

Ficheros en este ítem:
Fichero Tamaño Formato  
IIT-24-219C.pdf193,62 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir     Request a copy


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.