Wykaz publikacji wybranego autora

Joanna Misztal-Radecka, mgr

doktorant

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
WIEiT-ki, *Katedra Informatyki

  • 2021

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / informatyka

Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0002-2959-4004 połącz konto z ORCID

ResearcherID: brak

Scopus: 57188825605

PBN: 602e36c69543c7410626eeab

Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 6, z ogólnej liczby 7 publikacji Autora

1
2
  • [referat, 2020]
  • TytułGetting to Know Your Neighbors (KYN) : explaining item similarity in nearest neighbors collaborative filtering recommendations
    AutorzyJoanna MISZTAL-RADECKA, Bipin Indurkhya
    ŹródłoUMAP’20 Adjunct : Adjunct Publication of the 28th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization : July 14–17, 2020, Genoa, Italy. — New York : Association for Computing Machinery, Inc. (ACM), cop. 2020. — S. 59–64
3
  • [artykuł w czasopiśmie, 2021]
  • TytułMeta-User2Vec model for addressing the user and item cold-start problem in recommender systems
    AutorzyJoanna MISZTAL-RADECKA, Bipin Indurkhya, Aleksander SMYWIŃSKI-POHL
    ŹródłoUser Modeling and User-Adapted Interaction. — 2021 vol. 31 iss. 2, s. 261–286. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11257-020-09282-4.pdf
4
  • [referat, 2020]
  • TytułPersona prototypes for improving the qualitative evaluation of recommendation systems
    AutorzyJoanna MISZTAL-RADECKA, Bipin Indurkhya
    ŹródłoUMAP’20 Adjunct : Adjunct Publication of the 28th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization : July 14–17, 2020, Genoa, Italy. — New York : Association for Computing Machinery, Inc. (ACM), cop. 2020. — S. 206–212
5
  • [referat, 2020]
  • TytułTrend-responsive user segmentation enabling traceable publishing insights : a case study of a real-world large-scale news recommendation system
    AutorzyJoanna MISZTAL-RADECKA, Dominik Rusiecki, Michał Żmuda, Artur Bujak
    ŹródłoINRA 2019 [Dokument elektroniczny] : News Recommendation and Analytics : proceedings of the 7th International Workshop on News Recommendation and Analytics (INRA 2019) in conjunction with 13th ACM conference on Recommender Systems (RecSys 2019) : Copenhagen, Denmark, September 20, 2019 / ed. by Özlem Özgöbek [et al.]. — [Copenhagen] : CEUR, cop. 2020. — s. 53–62
6
  • [referat, 2021]
  • TytułWhen is a recommendation model wrong? A model-agnostic tree-based approach to detecting biases in recommendations
    AutorzyJoanna MISZTAL-RADECKA, Bipin Indurkhya
    ŹródłoAdvances in bias and fairness in information retrieval : second international workshop on Algorithmic Bias in search and recommendation : BIAS 2021 : Lucca, Italy, April 1, 2021 : proceedings / eds. Ludovico Boratto, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2021. — S. 92–105