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dc.contributor.author
Leiva, Mario Alejandro
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dc.contributor.author
Budan, Maximiliano Celmo David
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dc.contributor.author
Simari, Gerardo
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dc.date.available
2021-02-11T21:25:20Z
dc.date.issued
2020-09-01
dc.identifier.citation
Leiva, Mario Alejandro; Budan, Maximiliano Celmo David; Simari, Gerardo; Guidelines for the Analysis and Design of Argumentation-Based Recommendation Systems; IEEE Computer Society; Ieee Intelligent Systems; 35; 5; 1-9-2020; 28-37
dc.identifier.issn
1541-1672
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/125521
dc.description.abstract
Recommender systems study the characteristics of its users and applying different kinds of processing to the available data, find a subset of items that may be of interest to a given user in a specific situation. Argumentation-based tools offer the possibility of analyzing complex and dynamic domains by generating and analyzing arguments for and against recommending a specific item based on the users' preferences. This approach allows us to analyze the qualitative and quantitative characteristics of the recommended items, and to provide explanations to increase transparency. In this article, we develop a set of software engineering guidelines for the analysis and design of recommender systems leveraging this approach.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
IEEE Computer Society
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.subject
DEFEASIBLE ARGUMENTATION
dc.subject
INTELLIGENT SYSTEMS
dc.subject
METHODOLOGICAL GUIDELINES
dc.subject
RECOMMENDATION SYSTEMS
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Guidelines for the Analysis and Design of Argumentation-Based Recommendation Systems
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2020-09-02T19:12:20Z
dc.identifier.eissn
1941-1294
dc.journal.volume
35
dc.journal.number
5
dc.journal.pagination
28-37
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.journal.ciudad
California
dc.description.fil
Fil: Leiva, Mario Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Budan, Maximiliano Celmo David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías. Departamento de Matemática; Argentina
dc.description.fil
Fil: Simari, Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.journal.title
Ieee Intelligent Systems
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dc.rights.embargoDate
2021-03-31
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9108561
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1109/MIS.2020.2999569
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