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Bias in knowledge graphs - An empirical study with movie recommendation and different language editions of DBpedia
Voit, Michael Matthias
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Paulheim, Heiko
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DOI:
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https://doi.org/10.4230/OASIcs.LDK.2021.14
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URL:
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https://madoc.bib.uni-mannheim.de/60239
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Weitere URL:
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https://arxiv.org/abs/2105.00674
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-602395
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2021
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Buchtitel:
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3rd Conference on Language, Data and Knowledge (LDK 2021) : September 1–3, 2021, Zaragoza, Spain
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Open Access Series in Informatics : OASIcs
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Band/Volume:
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93, Article 14
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Seitenbereich:
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14:1-14:13
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Veranstaltungstitel:
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Conference on Language, Data and Knowledge
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Veranstaltungsort:
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Zaragoza, Spain
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Veranstaltungsdatum:
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01.-04.09.2021
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Herausgeber:
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Gromann, Dagmar
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Sérasset, Gilles
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Declerck, Thierry
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McCra, John P.
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Gracia, Jorge
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Bosque-Gil, Julia
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Bobillo, Fernando
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Heinisch, Barbara
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Ort der Veröffentlichung:
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Wadern
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Verlag:
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Leibniz-Zentrum für Informatik
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ISBN:
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978-3-95977-199-3
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ISSN:
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2190-6807
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Data Science (Paulheim 2018-)
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Bereits vorhandene Lizenz:
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 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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Public knowledge graphs such as DBpedia and Wikidata have been recognized as interesting sources of background knowledge to build content-based recommender systems. They can be used to add information about the items to be recommended and links between those. While quite a few approaches for exploiting knowledge graphs have been proposed, most of them aim at optimizing the recommendation strategy while using a fixed knowledge graph. In this paper, we take a different approach, i.e., we fix the recommendation strategy and observe changes when using different underlying knowledge graphs. Particularly, we use different language editions of DBpedia. We show that the usage of different knowledge graphs does not only lead to differently biased recommender systems, but also to recommender systems that differ in performance for particular fields of recommendations.
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