論文の概要: GREASE: Generate Factual and Counterfactual Explanations for GNN-based Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04222v1
• Date: Thu, 4 Aug 2022 09:13:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 12:50:24.513561
• Title: GREASE: Generate Factual and Counterfactual Explanations for GNN-based Recommendations
• Title（参考訳）: GREASE:GNNベースの勧告のための実例と実例を生成
• Authors: Ziheng Chen, Fabrizio Silvestri, Jia Wang, Yongfeng Zhang, Zhenhua Huang, Hongshik Ahn, Gabriele Tolomei
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、リコメンダシステムの開発に広く利用されている。 GNNベースのレコメンデータシステムでは,特定の項目がユーザの提案リストに表示される理由について,具体的な説明を付けることは極めて困難である。 我々は,任意のブラックボックスGNNベースのレコメンデーションシステムが提供する提案を説明する新しい手法であるGREASEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.032483532864333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, graph neural networks (GNNs) have been widely used to develop successful recommender systems. Although powerful, it is very difficult for a GNN-based recommender system to attach tangible explanations of why a specific item ends up in the list of suggestions for a given user. Indeed, explaining GNN-based recommendations is unique, and existing GNN explanation methods are inappropriate for two reasons. First, traditional GNN explanation methods are designed for node, edge, or graph classification tasks rather than ranking, as in recommender systems. Second, standard machine learning explanations are usually intended to support skilled decision-makers. Instead, recommendations are designed for any end-user, and thus their explanations should be provided in user-understandable ways. In this work, we propose GREASE, a novel method for explaining the suggestions provided by any black-box GNN-based recommender system. Specifically, GREASE first trains a surrogate model on a target user-item pair and its $l$-hop neighborhood. Then, it generates both factual and counterfactual explanations by finding optimal adjacency matrix perturbations to capture the sufficient and necessary conditions for an item to be recommended, respectively. Experimental results conducted on real-world datasets demonstrate that GREASE can generate concise and effective explanations for popular GNN-based recommender models.
• Abstract（参考訳）: 近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)は,提案システムの成功に広く利用されている。 しかし,GNNベースのレコメンデータシステムでは,特定の項目がユーザの提案リストに表示される理由について,具体的な説明を付けることは極めて困難である。 実際、GNNに基づくレコメンデーションの説明はユニークであり、既存のGNN説明法は2つの理由から不適切である。 まず、従来のGNN説明法は、推薦システムのように、ランキングではなくノード、エッジ、グラフ分類タスク用に設計されている。 第二に、標準的な機械学習の説明は通常、熟練した意思決定者をサポートすることを意図している。 代わりに、レコメンデーションはあらゆるエンドユーザ向けに設計されているため、その説明はユーザ理解可能な方法で提供されるべきである。 本稿では,ブラックボックスGNNベースのレコメンデーションシステムにおいて提案される提案を説明する新しい手法であるGREASEを提案する。 具体的には、GREASEはまず、ターゲットのユーザとイタムのペアと、その$l$-hop地区で代理モデルを訓練する。 そして,提案する項目の適切な条件と必要な条件をそれぞれ把握するために最適な隣接行列摂動を求めることにより,事実と反事実の両方の説明を生成する。 実世界のデータセットで行った実験結果から、GREASEは人気のあるGNNベースのレコメンデータモデルに対して簡潔で効果的な説明を生成できることが示された。

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