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The Effect of Explanations and Algorithmic Accuracy on Visual Recommender Systems of Artistic Images

El paper trata sobre el problema de la recomendación de imágenes, y en particular, el efecto que tienen las explicaciones en este tipo de recomendaciones. Para desarrollar este tema, se presentan tres preguntas de investigación:

Encontré interesante la forma en que se llevó a cabo el estudio con usuarios. Hasta ahora no había leído un paper que utilizara Amazon Mechanical Turk para llevar a cabo esta tarea, y encontré acertadas las dimensiones medidas (explainable, relevance, diverse, interface satisfaction, use again, trust.

También encontré interesante el hecho de que se pudiera apreciar una interacción entre los algoritmos y las interfaces utilizadas para las explicaciones. No me había detenido a reflexionar en que distintos sistemas recomendadores podrían tener mejores o peores resultados, dependiendo del display que se les da.

No entendí bien la explicación del modelo de la arquitectura de AlexNet Convolutional DNN. No sé si la figura es suficiente para darlo a entender, para una persona que no se maneja bien en el tema.

También en la sección de métodos, no sé si estoy de acuerdo que approaches de collaborative filtering no apliquen a este tipo de problema. Si bien una vez que un usuario compra una pintura, esta ya no se encuentra disponible, se podrían analizar clusters de imágenes similares que dos usuarios distintos han comprado, y ver en qué aspectos coinciden. Aunque con este approach, igual sería útil tener interacciones entre usuarios y pinturas, como clicks/visitas.

Por último, me pareció muy el framework de evaluación de Knijnenburg et al., por el tema de poder explicar la relación de variables independientes con la experiencia de usuario final. Pero no entendí por completo como se implementó el framework para este problema en particular, o cómo fue el proceso de evaluación. La figura tampoco me ayudó mucho a terminar de entender.

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