Wykaz publikacji wybranego autora

Joanna Misztal-Radecka, mgr

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

Identyfikatory Autora
ORCID: 0000-0002-2959-4004 połącz konto z ORCID ResearcherID: brak Scopus: 57188825605 PBN: 602e36c69543c7410626eeab

Identyfikatory Autora

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

ResearcherID: brak

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

sortowanie:

1

Tytuł	Bias-aware hierarchical clustering for detecting the discriminated groups of users in recommendation systems
Autorzy	Joanna MISZTAL-RADECKA, Bipin Indurkhya
Źródło	Information Processing & Management. — 2021 vol. 58 iss. 3 art. no. 102519, s. 1–16. — tekst: https://www-1sciencedirect-1com-1000027870179.wbg2.bg.agh.edu.pl/science/article/pii/S0306457321000285

keywords: recommender system, system fairness, bias detection, model interpretability, collaborative filtering

cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.ipm.2021.102519

2

Tytuł	Getting to Know Your Neighbors (KYN) : explaining item similarity in nearest neighbors collaborative filtering recommendations
Autorzy	Joanna MISZTAL-RADECKA, Bipin Indurkhya
Źródło	UMAP’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

brak zdefiniowanych słów kluczowych

cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3386392.3397599

3

Tytuł	Meta-User2Vec model for addressing the user and item cold-start problem in recommender systems
Autorzy	Joanna MISZTAL-RADECKA, Bipin Indurkhya, Aleksander SMYWIŃSKI-POHL
Źródło	User 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

keywords: recommender system, neural embeddings, cold start, doc2Vec model

Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Aleksander Smywiński-Pohl

cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/s11257-020-09282-4

4

Tytuł	Persona prototypes for improving the qualitative evaluation of recommendation systems
Autorzy	Joanna MISZTAL-RADECKA, Bipin Indurkhya
Źródło	UMAP’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

brak zdefiniowanych słów kluczowych

cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3386392.3399297

5

Tytuł	Trend-responsive user segmentation enabling traceable publishing insights : a case study of a real-world large-scale news recommendation system
Autorzy	Joanna MISZTAL-RADECKA, Dominik Rusiecki, Michał Żmuda, Artur Bujak
Źródło	INRA 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

keywords: case study, topic modeling, recommender system, trend responsiveness, large scale, contextual multiarmed bandit, news recommendation, user segmentation

cyfrowy identyfikator dokumentu:

6

Tytuł	When is a recommendation model wrong? A model-agnostic tree-based approach to detecting biases in recommendations
Autorzy	Joanna MISZTAL-RADECKA, Bipin Indurkhya
Źródło	Advances 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

keywords: recommender systems, system fairness, bias detection

cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-78818-6_9