Bando assegno di ricerca n. 48/2024 - Explainability di Sistemi di Recommender Systems basati su LLM (2024-0070-1340-227077)

Bando assegno di ricerca n. 48/2024 - Explainability di Sistemi di Recommender Systems basati su LLM

Data pubblicazione: 23-12-2024
Data scadenza: 22-01-2025

Centro di spesa: DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INFORMATICA, AUTOMATICA E GESTIONALE -ANTONIO RUBERTI-

data dell'ultimo aggiornamento: 20/03/2025 - 11:53

Codice bando: 48/2024

Bando Assegno di Ricerca 48/2024 - resp.sc. prof. Fabrizio Silvestri

Verbale riunione preliminare

Decreto di approvazione atti

Tracce delle prove:

Verbale domande colloquio

2024-0070-1340-227077

Totale incarichi: 1

Incarichi conferiti

Tutte le pubblicazioni riguardanti i titolari di incarichi politici, i dirigenti, i consulenti e i collaboratori, di seguito riportate, sono garantite per tutta la durata dell'incarico nonché per un periodo ulteriore di tre anni decorrenti dalla data di cessazione dell'incarico medesimo ai sensi delle normative vigenti in termini di Trasparenza e Privacy.

ESTREMI ATTO	Nominativo	Periodo rapporto	Oggetto dell'incarico	Compenso
Contratto per assegno di ricerca rep. n. 81/2025 Prot. n. 1682/2025 - Assegno di cui al bando 48/2024 - Explainability di Sistemi di Recommender Systems basati su LLM	D'ERCOLI CHIARA	01-04-2025 to 31-03-2026	Explainability in LLM-based recommender systems focuses on understanding why a recommendation was made, improving trust and transparency. Techniques include attention visualizations, counterfactual explanations, and model-agnostic approaches like LIME and SHAP. These methods help mitigate the "black-box" nature of complex models, promoting fairness and bias detection.	€20 265.00