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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
NewsRecXplain是一种可视化工具，旨在帮助用户理解、诊断和改进个性化推荐系统。该工具使用交互式和可解释的机器学习方法，支持用户通过视觉解释、个性化配置和控制模型参数来定制推荐系统，以改善信息传播中的过滤气泡效应。
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关键要点
- NewsRecXplain是一种可视化工具，旨在帮助用户理解和改进个性化推荐系统。
- 推荐系统在信息获取中变得不可或缺，但缺乏透明度和多样性，导致用户不信任。
- NewsRecXplain使用交互式和可解释的机器学习方法，增强用户对推荐系统的控制能力。
- 用户可以通过视觉解释、个性化配置和控制模型参数来定制推荐系统。
- 该工具的用户主要是在线新闻读者，帮助他们理解推荐内容和改善过滤气泡效应。
- 研究使用微软新闻数据集（MiND），包含45463篇新闻文章和29572名用户。
- 推荐系统主要包括协同过滤、基于内容的过滤和基于流行度的过滤三种方法。
- NewsRecXplain的可视化工作区由模型配置、解释和新闻推荐三个组件组成。
- 该工具支持用户理解和探索他们的用户定制模型，并将其转变为更符合个人偏好的模型。
- 未来可以通过标准评估方法改进推荐算法的准确性。
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