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，但它们的算法设计没有纳入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，我们引导与会者通过最先进的心理学信息推荐系统(PIRS)，即，考虑外在和内在的人为因素的推荐系统。我们涵盖了认知激励、个性感知和情感感知的推荐方法;我们展示了这样的系统如何以高度以人为本的方式改进推荐过程。

链接：https://socialcomplab.github.io/pirs-psychology-informed-recsys/

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