論文の概要: Discovering Personalized Semantics for Soft Attributes in Recommender Systems using Concept Activation Vectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02830v1
• Date: Sun, 6 Feb 2022 18:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-09 07:23:11.655983
• Title: Discovering Personalized Semantics for Soft Attributes in Recommender Systems using Concept Activation Vectors
• Title（参考訳）: 概念活性化ベクトルを用いたレコメンダシステムにおけるソフト属性のパーソナライズされたセマンティクスの発見
• Authors: Christina G\"opfert and Yinlam Chow and Chih-wei Hsu and Ivan Vendrov and Tyler Lu and Deepak Ramachandran and Craig Boutilier
• Abstract要約: 本研究では,このような属性のセマンティクスを捉える表現を学習し,対話型レコメンデータシステムにおけるユーザの好みや行動に結びつけるフレームワークを開発する。 このアプローチの新たな特徴は、目的属性と主観属性を区別し、異なる感覚を異なるユーザと関連付ける能力である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.015574176236406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interactive recommender systems (RSs) allow users to express intent, preferences and contexts in a rich fashion, often using natural language. One challenge in using such feedback is inferring a user's semantic intent from the open-ended terms used to describe an item, and using it to refine recommendation results. Leveraging concept activation vectors (CAVs) [21], we develop a framework to learn a representation that captures the semantics of such attributes and connects them to user preferences and behaviors in RSs. A novel feature of our approach is its ability to distinguish objective and subjective attributes and associate different senses with different users. Using synthetic and real-world datasets, we show that our CAV representation accurately interprets users' subjective semantics, and can improve recommendations via interactive critiquing
• Abstract（参考訳）: interactive recommender systems (rss) は、ユーザがインテント、好み、コンテキストをリッチな方法で表現できる。 このようなフィードバックを使用する上での課題のひとつは、アイテムを記述するために使用されるオープンな用語からユーザのセマンティックインテントを推測し、それをレコメンデーション結果の洗練に使用することだ。 概念アクティベーションベクトル (CAV) [21] を活用して, それらの属性のセマンティクスをキャプチャし, ユーザの好みや行動に結び付ける表現を学習するフレームワークを開発する。 このアプローチの新たな特徴は、目的属性と主観属性を区別し、異なる感覚を異なるユーザと関連付ける能力である。 合成データと実世界のデータを用いて,我々のcav表現がユーザの主観的意味を正しく解釈し,対話的評価を通じてレコメンデーションを改善できることを示す。

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