Sensing what surveys miss: understanding and personalizing proactive LLM support by user modeling


Liu, Ailin ; Karoui, Yesmine ; Draxler, Fiona ; Kreuter, Frauke ; Chiossi, Francesco


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DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3791191
URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3772318.3791191
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-641593
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2026
Buchtitel: CHI '26 : proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems
Band/Volume: Article 1012
Seitenbereich: 1-21
Veranstaltungstitel: CHI 2026, Conference on Human Factors in Computing Systems
Veranstaltungsort: Barcelona, Spain
Veranstaltungsdatum: 13.-17.04 2026
Herausgeber: Oliver, Nuria ; Shamma, David A.
Ort der Veröffentlichung: New York, NY
Verlag: Association for Computing Machinery
ISBN: 979-8-4007-2278-3
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Sozialwissenschaften > Social Data Science and Methodology (Keusch 2022-)
Bereits vorhandene Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet: 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie
Freie Schlagwörter (Englisch): proactive assistance , physiological sensing , personalization , user experience , realtime support




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