論文の概要: Explainable Recommender Systems via Resolving Learning Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09316v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 05:30:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 21:00:38.358286
• Title: Explainable Recommender Systems via Resolving Learning Representations
• Title（参考訳）: 学習表現の解決による説明可能なレコメンダシステム
• Authors: Ninghao Liu, Yong Ge, Li Li, Xia Hu, Rui Chen, Soo-Hyun Choi
• Abstract要約: 説明はユーザー体験を改善し、システムの欠陥を発見するのに役立つ。 本稿では,表現学習プロセスの透明性を向上させることによって,説明可能な新しい推薦モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.24565012731325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems play a fundamental role in web applications in filtering massive information and matching user interests. While many efforts have been devoted to developing more effective models in various scenarios, the exploration on the explainability of recommender systems is running behind. Explanations could help improve user experience and discover system defects. In this paper, after formally introducing the elements that are related to model explainability, we propose a novel explainable recommendation model through improving the transparency of the representation learning process. Specifically, to overcome the representation entangling problem in traditional models, we revise traditional graph convolution to discriminate information from different layers. Also, each representation vector is factorized into several segments, where each segment relates to one semantic aspect in data. Different from previous work, in our model, factor discovery and representation learning are simultaneously conducted, and we are able to handle extra attribute information and knowledge. In this way, the proposed model can learn interpretable and meaningful representations for users and items. Unlike traditional methods that need to make a trade-off between explainability and effectiveness, the performance of our proposed explainable model is not negatively affected after considering explainability. Finally, comprehensive experiments are conducted to validate the performance of our model as well as explanation faithfulness.
• Abstract（参考訳）: Recommender システムは、大量の情報をフィルタリングし、ユーザの関心をマッチさせるウェブアプリケーションにおいて、基本的な役割を果たす。 様々なシナリオにおいてより効果的なモデルの開発に多くの努力が注がれているが、レコメンダシステムの説明可能性に関する調査は遅れを取っている。 説明はユーザー体験を改善し、システムの欠陥を発見するのに役立つ。 本稿では,モデル説明可能性に関連する要素を形式的に導入した後,表現学習プロセスの透明性を向上させることにより,新しい説明可能なレコメンデーションモデルを提案する。 具体的には、従来のモデルにおける表現絡み合い問題を克服するために、従来のグラフ畳み込みを改訂し、異なる層からの情報を識別する。 また、各表現ベクトルは複数のセグメントに分解され、各セグメントはデータの1つの意味的側面に関連する。 我々のモデルでは、過去の研究と異なり、因子発見と表現学習が同時に行われ、付加的な属性情報や知識を扱うことができる。 このようにして、提案モデルは、ユーザやアイテムに対する解釈可能かつ意味のある表現を学ぶことができる。 説明可能性と有効性の間のトレードオフが必要な従来の方法とは異なり,提案手法の性能は説明可能性を考慮すると否定的な影響を受けない。 最後に,モデルの性能と説明の忠実性を検証するため,包括的な実験を行った。

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