論文の概要: AOTree: Aspect Order Tree-based Model for Explainable Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19937v2
• Date: Sat, 3 Aug 2024 05:40:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 19:59:40.928884
• Title: AOTree: Aspect Order Tree-based Model for Explainable Recommendation
• Title（参考訳）: AOTree: Aspect Order Tree-based Model for Explainable Recommendation
• Authors: Wenxin Zhao, Peng Zhang, Hansu Gu, Dongsheng Li, Tun Lu, Ning Gu,
• Abstract要約: 本稿では,認知心理学や意思決定心理学のオーダーエフェクト理論に触発された,アスペクト・オーダー・ツリー・ベース(AOTree)の説明可能なレコメンデーション手法を提案する。 提案手法は,特定の順序で説明を表示することによって,ユーザの意思決定プロセスと一貫性を保ち,解釈可能性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.065684646927927
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent recommender systems aim to provide not only accurate recommendations but also explanations that help users understand them better. However, most existing explainable recommendations only consider the importance of content in reviews, such as words or aspects, and ignore the ordering relationship among them. This oversight neglects crucial ordering dimensions in the human decision-making process, leading to suboptimal performance. Therefore, in this paper, we propose Aspect Order Tree-based (AOTree) explainable recommendation method, inspired by the Order Effects Theory from cognitive and decision psychology, in order to capture the dependency relationships among decisive factors. We first validate the theory in the recommendation scenario by analyzing the reviews of the users. Then, according to the theory, the proposed AOTree expands the construction of the decision tree to capture aspect orders in users' decision-making processes, and use attention mechanisms to make predictions based on the aspect orders. Extensive experiments demonstrate our method's effectiveness on rating predictions, and our approach aligns more consistently with the user' s decision-making process by displaying explanations in a particular order, thereby enhancing interpretability.
• Abstract（参考訳）: 近年のレコメンデーションシステムは、正確なレコメンデーションだけでなく、ユーザがより理解しやすい説明を提供することを目指している。 しかし、既存の説明可能なレコメンデーションのほとんどは、言葉やアスペクトなどのレビューにおけるコンテンツの重要性を考慮し、それら間の順序付け関係を無視するのみである。 この監視は、人間の意思決定プロセスにおいて重要な順序付けの次元を無視し、最適以下のパフォーマンスをもたらす。 そこで本稿では,認知・決定心理学のオーダーエフェクト理論にインスパイアされたAOTree(Aspect Order Tree-based, AOTree)の推奨手法を提案する。 まず,ユーザのレビューを分析し,推薦シナリオにおける理論の検証を行う。 そして,提案したAOTreeは,ユーザの意思決定プロセスにおけるアスペクトの順序を捉えるために決定木の構築を拡張し,アスペクトの順序に基づいてアテンションメカニズムを用いて予測を行う。 本手法は, 評価予測における評価の有効性を実証し, 特定の順序で説明を表示することによって, ユーザの意思決定プロセスと一貫した整合性を示し, 解釈可能性を高める。

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