論文の概要: Multi-Objective Optimization for Value-Sensitive and Sustainable Basket
Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05944v1
- Date: Wed, 10 Nov 2021 21:00:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-12 15:06:55.349289
- Title: Multi-Objective Optimization for Value-Sensitive and Sustainable Basket
Recommendations
- Title（参考訳）: 価値感と持続可能なバスケットレコメンデーションのための多目的最適化
- Authors: Thomas Asikis
- Abstract要約: 持続可能な消費は、サービスや製品の使用による環境および社会的影響を最小限にすることを目的としている。
本稿では、消費者が個人的価値を尊重しながら購入の持続可能性を向上させることができるレコメンデーションシステムの価値感受性設計に焦点を当てる。
- 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: Sustainable consumption aims to minimize the environmental and societal
impact of the use of services and products. Over-consumption of services and
products leads to potential natural resource exhaustion and societal
inequalities, as access to goods and services becomes more challenging. In
everyday life, a person can simply achieve more sustainable purchases by
drastically changing their lifestyle choices and potentially going against
their personal values or wishes. Conversely, achieving sustainable consumption
while accounting for personal values is a more complex task, as potential
trade-offs arise when trying to satisfy environmental and personal goals. This
article focuses on value-sensitive design of recommender systems, which enable
consumers to improve the sustainability of their purchases while respecting
their personal values. Value-sensitive recommendations for sustainable
consumption are formalized as a multi-objective optimization problem, where
each objective represents different sustainability goals and personal values.
Novel and existing multi-objective algorithms calculate solutions to this
problem. The solutions are proposed as personalized sustainable basket
recommendations to consumers. These recommendations are evaluated on a
synthetic dataset, which comprises three established real-world datasets from
relevant scientific and organizational reports. The synthetic dataset contains
quantitative data on product prices, nutritional values and environmental
impact metrics, such as greenhouse gas emissions and water footprint. The
recommended baskets are highly similar to consumer purchased baskets and
aligned with both sustainability goals and personal values relevant to health,
expenditure and taste. Even when consumers would accept only a fraction of
recommendations, a considerable reduction of environmental impact is observed.
- Abstract（参考訳）: 持続可能な消費は、サービスや製品の使用による環境および社会的影響を最小限にすることを目的としている。
サービスや製品の過剰消費は、商品やサービスへのアクセスがより困難になるにつれて、潜在的な天然資源の枯渇と社会的不平等につながる。
日常生活において、人はライフスタイルの選択を劇的に変え、個人の価値観や願望に逆らって、より持続可能な購入を達成することができる。
逆に、環境や個人の目標を達成しようとすると、潜在的なトレードオフが発生するため、個人価値を考慮しながら持続可能な消費を達成することがより複雑な作業である。
本稿では、消費者が個人的価値を尊重しながら購入の持続可能性を向上させることができるレコメンデーションシステムの価値感受性設計に焦点を当てる。
持続的消費に対する価値に敏感な推奨は、異なる持続可能性目標と個人的価値を表す多目的最適化問題として定式化されている。
新規かつ既存の多目的アルゴリズムはこの問題の解を計算する。
ソリューションは、消費者にパーソナライズされたサステナブルバスケットレコメンデーションとして提案されている。
これらの勧告は、関連する科学的および組織的なレポートから3つの確立された実世界のデータセットからなる合成データセットで評価される。
合成データセットは、製品価格、栄養価、温室効果ガスの排出や水のフットプリントなどの環境影響指標に関する定量的データを含む。
推奨されるバスケットは、消費者が購入したバスケットと非常によく似ており、持続可能性目標と健康、支出、味に関連する個人的価値の両方に対応している。
消費者がわずかな勧告を受諾しても、環境への影響は相当に減少する。
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