Mest exakta recommender system är svart-box modeller, döljer resonemanget bakom sina rekommendationer. Men förklaringar har visat sig öka användarens förtroende för systemet förutom att ge andra fördelar som scrutability, vilket innebär förmågan att kontrollera giltigheten av rekommendationer. Denna skillnad mellan noggrannhet och öppenhet eller förklaringsförmåga har gett upphov till ett intresse för automatiserade förklaringsmetoder. Begränsade Boltzmann Maskiner (RBM) är exakta modeller för CF som också saknar tolkningsbarhet. I detta dokument fokuserar vi på RBM-baserade samarbetsfiltreringsrekommendationer och utgår vidare från att det inte finns någon ytterligare datakälla, såsom objektinnehåll eller användarattribut. Vi föreslår därför en ny förklarande RBM-teknik som beräknar topp-n rekommendationslista från poster som kan förklaras. Experimentella resultat visar att vår metod är effektiv när det gäller att generera korrekta och förklarande rekommendationer.
Till exempel Behnoush et al. REF använde Begränsade Boltzmann-maskiner för att beräkna de förklarande poängen för objekten i topp-K-rekommendationslistan.
Explainable Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}