Analisando a Justiça de Grupo em Sistemas de Recomendação: Uma Avaliação de Estratégias de Filtragem e Agrupamentos de Usuários no Dataset MovieLens - Santos, Rafael V. M.; Comarela, Giovanni V. (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM); 2024: Anais do XIII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and MiningDO - 10.5753/brasnam.2024.1875, 2024)
Este estudo investiga a equidade em sistemas de recomendação utilizando o dataset MovieLens, aplicando estratégias de filtragem colaborativa: ALS, KNN e NMF. Avaliamos a injustiça em diferentes configurações de agrupamento: Gênero, Idade, Avaliações e Aglomerativo. Os resultados indicam variações significativas de injustiça entre as estratégias, com o método Aglomerativo destacando-se por apresentar os maiores níveis de injustiça do grupo na maioria das abordagens. Esta análise sugere a necessidade de uma seleção cuidadosa da estratégia de filtragem e do método de agrupamento para promover sistemas de recomendação mais justos e inclusivos, destacando a importância de considerar múltiplas dimensões de injustiça na concepção destes sistemas.