論文の概要: An Interpretable Alternative to Neural Representation Learning for Rating Prediction -- Transparent Latent Class Modeling of User Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00063v2
- Date: Tue, 2 Jul 2024 11:17:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 06:39:57.022126
- Title: An Interpretable Alternative to Neural Representation Learning for Rating Prediction -- Transparent Latent Class Modeling of User Reviews
- Title（参考訳）: レーティング予測のためのニューラル表現学習の解釈可能な代替 -- ユーザレビューの透過的潜在クラスモデリング
- Authors: Giuseppe Serra, Peter Tino, Zhao Xu, Xin Yao,
- Abstract要約: 本稿では,レビュー情報に基づいてユーザおよび製品潜伏クラスを編成する透過確率モデルを提案する。
本研究は,テキストベースニューラルネットワークと比較して,解釈可能性と予測性能の両面から評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.392465185798713
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Nowadays, neural network (NN) and deep learning (DL) techniques are widely adopted in many applications, including recommender systems. Given the sparse and stochastic nature of collaborative filtering (CF) data, recent works have critically analyzed the effective improvement of neural-based approaches compared to simpler and often transparent algorithms for recommendation. Previous results showed that NN and DL models can be outperformed by traditional algorithms in many tasks. Moreover, given the largely black-box nature of neural-based methods, interpretable results are not naturally obtained. Following on this debate, we first present a transparent probabilistic model that topologically organizes user and product latent classes based on the review information. In contrast to popular neural techniques for representation learning, we readily obtain a statistical, visualization-friendly tool that can be easily inspected to understand user and product characteristics from a textual-based perspective. Then, given the limitations of common embedding techniques, we investigate the possibility of using the estimated interpretable quantities as model input for a rating prediction task. To contribute to the recent debates, we evaluate our results in terms of both capacity for interpretability and predictive performances in comparison with popular text-based neural approaches. The results demonstrate that the proposed latent class representations can yield competitive predictive performances, compared to popular, but difficult-to-interpret approaches.
- Abstract（参考訳）: 現在、ニューラルネットワーク(NN)とディープラーニング(DL)技術は、レコメンダシステムを含む多くのアプリケーションで広く採用されている。
協調フィルタリング(CF)データのスパースで確率的な性質を考えると、最近の研究は、より単純でしばしば透過的なアルゴリズムよりも、ニューラルネットワークアプローチの効果的な改善を批判的に分析している。
これまでの結果、NNとDLモデルは多くのタスクにおいて従来のアルゴリズムよりも優れていた。
さらに、ニューラルベース手法のほとんどブラックボックスの性質を考えると、解釈可能な結果は自然に得られない。
この議論に続き、まず、レビュー情報に基づいて、トポロジカルにユーザおよび製品潜在クラスを編成する透明な確率モデルを提案する。
表現学習のための一般的なニューラルネットワーク技術とは対照的に、ユーザや製品の特徴をテキストベースの観点から理解するために、容易に検査できる統計的で視覚化しやすいツールが簡単に手に入る。
そして, 一般的な埋め込み手法の限界を考慮し, 推定解釈可能な量をモデル入力として, 評価予測タスクに用いる可能性を検討する。
近年の議論に寄与するため,テキストベースのニューラルネットワークと比較して,解釈可能性と予測性能の両面から評価を行った。
その結果、提案した潜在クラス表現は、人気があるが解釈が難しいアプローチと比較して、競争力のある予測性能が得られることを示した。
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