論文の概要: Hierarchical Aspect-guided Explanation Generation for Explainable Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10358v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 03:28:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-24 00:53:32.252155
• Title: Hierarchical Aspect-guided Explanation Generation for Explainable Recommendation
• Title（参考訳）: 説明可能な勧告のための階層的アスペクト誘導説明生成
• Authors: Yidan Hu, Yong Liu, Chunyan Miao, Gongqi Lin, Yuan Miao
• Abstract要約: 階層的アスペクト誘導説明生成(HAG)という新しい説明生成フレームワークを提案する。 アスペクト誘導グラフプーリング演算子は、アスペクト関連情報をレビューベースの構文グラフから抽出するために提案される。 そして、アテンション機構に基づいてアスペクトおよびアスペクト関連説明を生成する階層的説明デコーダを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.36148651206039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainable recommendation systems provide explanations for recommendation results to improve their transparency and persuasiveness. The existing explainable recommendation methods generate textual explanations without explicitly considering the user's preferences on different aspects of the item. In this paper, we propose a novel explanation generation framework, named Hierarchical Aspect-guided explanation Generation (HAG), for explainable recommendation. Specifically, HAG employs a review-based syntax graph to provide a unified view of the user/item details. An aspect-guided graph pooling operator is proposed to extract the aspect-relevant information from the review-based syntax graphs to model the user's preferences on an item at the aspect level. Then, a hierarchical explanation decoder is developed to generate aspects and aspect-relevant explanations based on the attention mechanism. The experimental results on three real datasets indicate that HAG outperforms state-of-the-art explanation generation methods in both single-aspect and multi-aspect explanation generation tasks, and also achieves comparable or even better preference prediction accuracy than strong baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なレコメンデーションシステムは、透明性と説得力を改善するためのレコメンデーション結果の説明を提供する。 既存の説明可能な推奨方法は、アイテムの異なる側面に対するユーザの好みを明示的に考慮することなく、テキストによる説明を生成する。 本稿では,階層的アスペクト誘導型説明生成(HAG)と呼ばれる新しい説明生成フレームワークを提案する。 具体的には、HAGはレビューベースの構文グラフを使用して、ユーザ/イテムの詳細を統一したビューを提供する。 アスペクトベース構文グラフからアスペクト関連情報を抽出し、アスペクトレベルの項目に対するユーザの好みをモデル化するためにアスペクト誘導グラフプーリング演算子を提案する。 そして、アテンション機構に基づいてアスペクトおよびアスペクト関連説明を生成する階層的説明デコーダを開発する。 3つの実データを用いた実験結果から,hagは,単一検査と複数検査の両方において最先端の説明生成手法よりも優れており,かつ,強力なベースライン法と同等あるいはそれ以上の選好予測精度が得られた。

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