論文の概要: Measuring "Why" in Recommender Systems: a Comprehensive Survey on the
Evaluation of Explainable Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06466v1
- Date: Mon, 14 Feb 2022 02:58:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-16 05:30:45.288287
- Title: Measuring "Why" in Recommender Systems: a Comprehensive Survey on the
Evaluation of Explainable Recommendation
- Title（参考訳）: レコメンデーションシステムにおける「なぜ」測定:説明可能なレコメンデーションの評価に関する総合的研究
- Authors: Xu Chen and Yongfeng Zhang and Ji-Rong Wen
- Abstract要約: この調査は、IJCAI、AAAI、TheWebConf、Recsys、UMAP、IUIといったトップレベルのカンファレンスから100以上の論文に基づいています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.82664566721917
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Explainable recommendation has shown its great advantages for improving
recommendation persuasiveness, user satisfaction, system transparency, among
others. A fundamental problem of explainable recommendation is how to evaluate
the explanations. In the past few years, various evaluation strategies have
been proposed. However, they are scattered in different papers, and there lacks
a systematic and detailed comparison between them. To bridge this gap, in this
paper, we comprehensively review the previous work, and provide different
taxonomies for them according to the evaluation perspectives and evaluation
methods. Beyond summarizing the previous work, we also analyze the
(dis)advantages of existing evaluation methods and provide a series of
guidelines on how to select them. The contents of this survey are based on more
than 100 papers from top-tier conferences like IJCAI, AAAI, TheWebConf, Recsys,
UMAP, and IUI, and their complete summarization are presented at
https://shimo.im/sheets/VKrpYTcwVH6KXgdy/MODOC/. With this survey, we finally
aim to provide a clear and comprehensive review on the evaluation of
explainable recommendation.
- Abstract（参考訳）: 説明可能なレコメンデーションは、レコメンデーションの説得力、ユーザの満足度、システムの透明性などを改善する大きな利点を示している。
説明可能な推奨の根本的な問題は、説明を評価する方法である。
近年,様々な評価手法が提案されている。
しかし、それらは異なる論文に散在しており、体系的かつ詳細な比較が欠けている。
このギャップを埋めるために,本稿では,過去の研究を包括的にレビューし,評価の観点や評価方法によって異なる分類法を提供する。
これまでの成果を要約するだけでなく,既存の評価手法の (dis) アドバンテージを分析し,その選択方法に関する一連のガイドラインを提供する。
この調査の内容は、IJCAI、AAAI、TheWebConf、Recsys、UMAP、IUIといったトップ層カンファレンスの100以上の論文に基づいており、その完全な要約はhttps://shimo.im/sheets/VKrpYTcwVH6KXgdy/MODOC/で発表されている。
本調査により, 説明可能な推薦の評価について, 明確かつ包括的に検討することを目指している。
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