Estudiamos la recomendación personalizada de elementos de software social, incluidos páginas web guardadas, entradas de blogs y comunidades. Nos enfocamos en recomendaciones que se derivan de la red social del usuario. La información de la red social se recopila y agrega a través de diferentes fuentes de datos dentro de nuestra organización. En el centro de nuestra investigación está una comparación entre las recomendaciones que se basan en la red de familiaridad del usuario y su red de similitud. También examinamos el efecto de agregar explicaciones a cada elemento recomendado que muestran personas relacionadas y su relación con el usuario y con el elemento. La evaluación, basada en una extensa encuesta a usuarios con 290 participantes y un estudio de campo que incluye 90 usuarios, indica la superioridad de la red de familiaridad como base para las recomendaciones. Además, se encuentra un efecto instantáneo importante de las explicaciones: la tasa de interés en los elementos recomendados aumenta cuando se proporcionan explicaciones.
Guy et al. (Fri,) estudiaron esta cuestión.
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