論文の概要: Editable User Profiles for Controllable Text Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04250v3
• Date: Mon, 16 Oct 2023 21:47:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 22:10:26.259571
• Title: Editable User Profiles for Controllable Text Recommendation
• Title（参考訳）: テキストレコメンデーションのための編集可能なユーザプロファイル
• Authors: Sheshera Mysore, Mahmood Jasim, Andrew McCallum, Hamed Zamani
• Abstract要約: 制御可能なテキストレコメンデーションのための新しい概念値ボトルネックモデル LACE を提案する。 LACEは、人間の読みやすい概念の簡潔なセットで各ユーザーを表現する。 ユーザ文書に基づいて概念のパーソナライズされた表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.00743968792275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Methods for making high-quality recommendations often rely on learning latent representations from interaction data. These methods, while performant, do not provide ready mechanisms for users to control the recommendation they receive. Our work tackles this problem by proposing LACE, a novel concept value bottleneck model for controllable text recommendations. LACE represents each user with a succinct set of human-readable concepts through retrieval given user-interacted documents and learns personalized representations of the concepts based on user documents. This concept based user profile is then leveraged to make recommendations. The design of our model affords control over the recommendations through a number of intuitive interactions with a transparent user profile. We first establish the quality of recommendations obtained from LACE in an offline evaluation on three recommendation tasks spanning six datasets in warm-start, cold-start, and zero-shot setups. Next, we validate the controllability of LACE under simulated user interactions. Finally, we implement LACE in an interactive controllable recommender system and conduct a user study to demonstrate that users are able to improve the quality of recommendations they receive through interactions with an editable user profile.
• Abstract（参考訳）: 高品質なレコメンデーションを行う方法は、しばしば相互作用データから潜在表現を学ぶことに依存している。 これらのメソッドは、performantだが、ユーザが受信したレコメンデーションを制御するための準備されたメカニズムを提供していない。 我々の研究は、制御可能なテキストレコメンデーションのための新しい概念価値ボトルネックモデルであるLACEを提案し、この問題に対処する。 LACEは、ユーザが操作した文書を検索し、ユーザ文書に基づいて概念のパーソナライズされた表現を学ぶことによって、簡潔な人間可読概念のセットでユーザを表現する。 このコンセプトに基づくユーザープロフィールは、レコメンデーションに活用される。 モデルの設計は,透過的なユーザプロファイルとの直感的な対話を通じて,レコメンデーションを制御できる。 まず、ウォームスタート、コールドスタート、ゼロショット設定の6つのデータセットにまたがる3つのレコメンデーションタスクのオフライン評価において、LACEから得られるレコメンデーションの品質を確立する。 次に,ユーザインタラクションシミュレーションによるlaceの制御性を検証する。 最後に,対話型制御可能なレコメンデーションシステムにLACEを実装し,ユーザが編集可能なユーザプロファイルとのインタラクションを通じて,レコメンデーションの質を向上させることができることを示す。

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