Elizabeth M. Daly

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Ashktorab 等人开发 EvalAssist 系统，帮助机器学习从业者交互式细化评估标准，研究发现任务特定化标准和可调整的 AI 评估器能显著提升评估效率。

Piorkowski 等人开发了AIMEE工具，通过规则提供模型解释和编辑的交互式方法，用户研究表明23名参与者能正确解读规则并有效支持协作与编辑工作。

Guo等人开发XIML系统利用Tic-Tac-Toe验证交互式机器学习效果，199人实验表明用户修正规则比视觉解释更能提升满意度与信任度。

Alkan 等人提出交互式职业目标推荐框架，利用对话让用户参与推荐过程，结合职业轨迹序列模式与用户画像特征推荐短期和长期目标，在两个真实数据集上验证有效性。

ALKAN等人提出机会团队构建器解决方案，通过识别机会所需角色、推荐最佳人选并预测获胜概率，帮助销售团队组建最佳组合，结合推断技能和社会关系推荐并预测个人对团队绩效的影响。

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