論文の概要: Sustainable Transparency in Recommender Systems: Bayesian Ranking of
Images for Explainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01196v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 22:57:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-06 10:52:43.275722
- Title: Sustainable Transparency in Recommender Systems: Bayesian Ranking of
Images for Explainability
- Title（参考訳）: レコメンダシステムの持続的透明性:説明可能性のための画像のベイズランク付け
- Authors: Jorge Paz-Ruza, Amparo Alonso-Betanzos, Berta Guijarro-Berdi\~nas,
Brais Cancela, Carlos Eiras-Franco
- Abstract要約: Recommender Systemsは、ユーザを関連コンテンツや製品に誘導し、ユーザや市民の判断に大きな影響を及ぼす、現代の世界で重要になっている。
パーソナライズされた説明がソリューションとして現れ、リコメンデーションの正当化を提供する。
持続可能性はしばしばかなりの計算資源を必要とするため、それらが統合されるRecommender Systemsに匹敵する大きな炭素排出につながる。
我々は,より適切な学習目標をベースとして,既存の課題に取り組むための新しいモデルBRIEを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.249805590164902
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommender Systems have become crucial in the modern world, commonly guiding
users towards relevant content or products, and having a large influence over
the decisions of users and citizens. However, ensuring transparency and user
trust in these systems remains a challenge; personalized explanations have
emerged as a solution, offering justifications for recommendations. Among the
existing approaches for generating personalized explanations, using visual
content created by the users is one particularly promising option, showing a
potential to maximize transparency and user trust. Existing models for
explaining recommendations in this context face limitations: sustainability has
been a critical concern, as they often require substantial computational
resources, leading to significant carbon emissions comparable to the
Recommender Systems where they would be integrated. Moreover, most models
employ surrogate learning goals that do not align with the objective of ranking
the most effective personalized explanations for a given recommendation,
leading to a suboptimal learning process and larger model sizes. To address
these limitations, we present BRIE, a novel model designed to tackle the
existing challenges by adopting a more adequate learning goal based on Bayesian
Pairwise Ranking, enabling it to achieve consistently superior performance than
state-of-the-art models in six real-world datasets, while exhibiting remarkable
efficiency, emitting up to 75% less CO${_2}$ during training and inference with
a model up to 64 times smaller than previous approaches.
- Abstract（参考訳）: Recommender Systemsは現代の世界では重要であり、一般的にユーザを関連コンテンツや製品に誘導し、ユーザや市民の判断に大きな影響を与えている。
パーソナライズされた説明がソリューションとして登場し、レコメンデーションの正当化を提供する。
パーソナライズされた説明を生成する既存のアプローチの中で、ユーザによって作成されたビジュアルコンテンツを使用することは、特に有望な選択肢であり、透明性とユーザの信頼を最大化する可能性を示している。
この文脈で推奨を説明する既存のモデルは、次のような制限に直面している。 サステナビリティは、しばしばかなりの計算リソースを必要とするため、重要な関心事であり、統合されるレコメンダシステムに匹敵するかなりの二酸化炭素排出量をもたらす。
さらに、ほとんどのモデルは、与えられたレコメンデーションに対して最も効果的なパーソナライズされた説明をランク付けする目的と一致しない代理学習目標を採用しており、亜最適学習プロセスとより大きなモデルサイズにつながる。
これらの制限に対処するために、我々は、ベイズペアワイズランキングに基づくより適切な学習目標を採用し、6つの実世界のデータセットにおける最先端モデルよりも一貫して優れたパフォーマンスを実現することを可能にするとともに、トレーニング中に最大75%のco${_2}$を発生させ、前のアプローチより64倍小さいモデルで推論することで、既存の課題に対処するために設計された新しいモデルであるbrieを提案する。
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