論文の概要: Positive-Unlabelled Learning for Improving Image-based Recommender System Explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06740v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 10:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 18:26:46.477944
• Title: Positive-Unlabelled Learning for Improving Image-based Recommender System Explainability
• Title（参考訳）: 画像ベースレコメンダシステムの説明可能性向上のためのポジティブアンラベリング学習
• Authors: Álvaro Fernández-Campa-González, Jorge Paz-Ruza, Amparo Alonso-Betanzos, Bertha Guijarro-Berdiñas,
• Abstract要約: 本研究は,Positive-Unlabelled (PU) Learning技術を活用することで,新たな説明者トレーニングパイプラインを提案する。 実験により、このPUベースのアプローチは、6つの人気のある実世界のデータセットで最先端の非PUメソッドよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9748898344267785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Among the existing approaches for visual-based Recommender System (RS) explainability, utilizing user-uploaded item images as efficient, trustable explanations is a promising option. However, current models following this paradigm assume that, for any user, all images uploaded by other users can be considered negative training examples (i.e. bad explanatory images), an inadvertedly naive labelling assumption that contradicts the rationale of the approach. This work proposes a new explainer training pipeline by leveraging Positive-Unlabelled (PU) Learning techniques to train image-based explainer with refined subsets of reliable negative examples for each user selected through a novel user-personalized, two-step, similarity-based PU Learning algorithm. Computational experiments show this PU-based approach outperforms the state-of-the-art non-PU method in six popular real-world datasets, proving that an improvement of visual-based RS explainability can be achieved by maximizing training data quality rather than increasing model complexity.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルベースのレコメンダシステム(RS)の既存のアプローチの中で、ユーザアップロードされたアイテムイメージを効率的で信頼性の高い説明として活用することは、有望な選択肢である。 しかしながら、このパラダイムに従う現在のモデルは、どのユーザーにとっても、他のユーザーによってアップロードされたすべての画像はネガティブなトレーニング例(例えば、悪い説明画像)とみなすことができると仮定している。 本研究は,新しいユーザパーソナライズされた2段階の類似性に基づくPU学習アルゴリズムによって選択された各ユーザに対して,信頼性の高いネガティブなサンプルのサブセットを改良したサブセットで,イメージベースの説明器を訓練するために,肯定的アンラベリング(PU)学習技術を活用することによって,新たな説明器トレーニングパイプラインを提案する。 計算実験により、このPUベースのアプローチは、6つの一般的な実世界のデータセットにおいて最先端の非PUメソッドよりも優れており、モデル複雑さを増大させるのではなく、トレーニングデータ品質を最大化することで、視覚ベースのRS説明性の改善が達成できることを示した。

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