論文の概要: Are Representation Disentanglement and Interpretability Linked in Recommendation Models? A Critical Review and Reproducibility Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18805v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 23:48:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:57:44.756667
• Title: Are Representation Disentanglement and Interpretability Linked in Recommendation Models? A Critical Review and Reproducibility Study
• Title（参考訳）: Representation Disentanglement and Interpretability Linked in Recommendation Models : A critical Review and Reproducibility Study
• Authors: Ervin Dervishaj, Tuukka Ruotsalo, Maria Maistro, Christina Lioma,
• Abstract要約: 不整合表現の教師なし学習は、Recommender Systems(RSs)の表現非解釈性の向上と密接に結びついている。 本研究では、4つのRSデータセット上での5つのよく知られたレコメンデーションモデルのレコメンデーション性能、表現不整合、表現解釈可能性を再現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.013380880264439
• License:
• Abstract: Unsupervised learning of disentangled representations has been closely tied to enhancing the representation intepretability of Recommender Systems (RSs). This has been achieved by making the representation of individual features more distinctly separated, so that it is easier to attribute the contribution of features to the model's predictions. However, such advantages in interpretability and feature attribution have mainly been explored qualitatively. Moreover, the effect of disentanglement on the model's recommendation performance has been largely overlooked. In this work, we reproduce the recommendation performance, representation disentanglement and representation interpretability of five well-known recommendation models on four RS datasets. We quantify disentanglement and investigate the link of disentanglement with recommendation effectiveness and representation interpretability. While several existing work in RSs have proposed disentangled representations as a gateway to improved effectiveness and interpretability, our findings show that disentanglement is not necessarily related to effectiveness but is closely related to representation interpretability. Our code and results are publicly available at https://github.com/edervishaj/disentanglement-interpretability-recsys.
• Abstract（参考訳）: 不整合表現の教師なし学習は、Recommender Systems(RS)の表現非解釈性の向上と密接に結びついている。 これは、個々の特徴の表現をより明確に分離させることで達成され、モデルの予測に特徴の寄与を考慮しやすくなった。 しかし、このような解釈可能性や特徴属性の利点は主に質的に検討されている。 さらに、モデルの推奨性能に対する歪曲の影響は概ね見過ごされている。 本研究では、4つのRSデータセット上での5つのよく知られたレコメンデーションモデルのレコメンデーション性能、表現不整合、表現解釈可能性を再現する。 本研究では,不絡合の定量化と,不絡合の妥当性と表現の解釈可能性との関連性について検討する。 RSにおけるいくつかの既存の研究は、有効性と解釈可能性を改善するためのゲートウェイとして、不整合表現を提案したが、我々の研究結果は、不整合は必ずしも有効性に関連しているのではなく、表現の解釈可能性と密接に関連していることを示している。 私たちのコードと結果はhttps://github.com/edervishaj/disentanglement-interpretability-recsysで公開されています。

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