个性化推荐系统是促进人类决策的重要工具。大多数最先进的推荐系统使用先进的机器学习技术,从行为数据建模和预测用户的偏好。虽然这样的系统可以提供有用的建议,但它们的算法设计并没有包含塑造用户偏好和行为的潜在心理机制。在这个跨学科的教程中,我们指导与会者通过最先进的心理信息推荐系统(PIRS),即,考虑外在和内在的人为因素的推荐系统。我们包括认知启发、个性感知和情感感知推荐方法;我们展示了这样的系统如何以高度以人为中心的方式改进推荐过程。
https://socialcomplab.github.io/pirs-psychology-informed-recsys/