論文の概要: Why should I not follow you? Reasons For and Reasons Against in Responsible Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01953v2
• Date: Tue, 8 Sep 2020 15:15:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 08:00:31.073221
• Title: Why should I not follow you? Reasons For and Reasons Against in Responsible Recommender Systems
• Title（参考訳）: なぜ君に従わないのですか。 責任ある推薦システムにおける理由と理由
• Authors: Gustavo Padilha Polleti, Douglas Luan de Souza, Fabio Cozman
• Abstract要約: 我々は、RSは、両方の理由をユーザーに率直に提示することで、全体的な信頼と透明性を高めることができると論じる。 我々は、知識グラフを利用して、スネーデガーの実践的推論理論を適用して、そのようなRSを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A few Recommender Systems (RS) resort to explanations so as to enhance trust in recommendations. However, current techniques for explanation generation tend to strongly uphold the recommended products instead of presenting both reasons for and reasons against them. We argue that an RS can better enhance overall trust and transparency by frankly displaying both kinds of reasons to users.We have developed such an RS by exploiting knowledge graphs and by applying Snedegar's theory of practical reasoning. We show that our implemented RS has excellent performance and we report on an experiment with human subjects that shows the value of presenting both reasons for and against, with significant improvements in trust, engagement, and persuasion.
• Abstract（参考訳）: いくつかのレコメンダシステム(rs)は、レコメンデーションに対する信頼を高めるために説明に頼っている。 しかし、現在の説明生成技術は、理由と理由の両方を提示するのではなく、推奨製品を強く支持する傾向がある。 我々は,知識グラフを利用したり,スネーデガーの実践的推論理論を適用して,この2つの理由をユーザーに率直に提示することで,RSが全体的な信頼と透明性を高めることができると論じる。 我々は、実装したrsは優れた性能を示し、信頼、関与、説得性が大幅に向上した理由と反対理由を提示する価値を示す人間の被験者による実験を報告した。

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