論文の概要: Sustainable Transparency in Recommender Systems: Bayesian Ranking of
Images for Explainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01196v2
- Date: Thu, 21 Dec 2023 11:27:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-22 18:48:13.098922
- 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は現代の世界では重要になってきており、ユーザを関連コンテンツや製品へと導くのが一般的である。
パーソナライズされた説明が 解決策として現れました
BRIEは、Pairwise Rankingを活用してトレーニングプロセスを強化する新しいモデルです。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.499796332553708
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- 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 existing
visual content created by users is a promising option to maximize transparency
and user trust. State-of-the-art models that follow this approach, despite
leveraging highly optimized architectures, employ surrogate learning tasks that
do not efficiently model the objective of ranking images as explanations for a
given recommendation; this leads to a suboptimal training process with high
computational costs that may not be reduced without affecting model
performance. This work presents BRIE, a novel model where we leverage Bayesian
Pairwise Ranking to enhance the training process, allowing us to consistently
outperform state-of-the-art models in six real-world datasets while reducing
its model size by up to 64 times and its CO${_2}$ emissions by up to 75% in
training and inference.
- 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既存のビジュアルコンテンツを使用することは、透明性とユーザ信頼を最大化するための有望な選択肢である。
高度に最適化されたアーキテクチャを活用しているにもかかわらず、このアプローチに従う最先端のモデルは、与えられた推奨の説明として画像のランク付けの目的を効率的にモデル化しない代理学習タスクを採用する。
BRIEは、ベイジアンペアワイドランキングを活用してトレーニングプロセスを強化する新しいモデルで、6つの実世界のデータセットにおける最先端モデルを一貫して上回り、モデルサイズを最大64倍に削減し、トレーニングと推論において最大75%のCO${_2}$排出量を削減できる。
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