Medan samarbetsfiltrering är den dominerande tekniken i personliga rekommendationer, modellerar den endast interaktioner mellan användare och föremål och kan inte ge konkreta skäl till en rekommendation. Samtidigt är den rika sidoinformationen kopplad till interaktion mellan användare (t.ex. användares demografi och objektattribut), som ger värdefulla bevis för att en rekommendation är lämplig för en användare, inte har utforskats fullt ut när det gäller att ge förklaringar. På den tekniska sidan ger inbäddade metoder, såsom Wide & Deep och neural factorization maskiner, toppmoderna rekommendationsprestanda. De fungerar dock som en svart låda, och de skäl som ligger till grund för en förutsägelse kan inte uttryckligen presenteras. Å andra sidan, trädbaserade metoder som beslut träd förutsäga genom att dra slutsatsen beslutsregler från data. Även om de kan förklaras, kan de inte generalisera till osynliga funktionsinteraktioner på så sätt misslyckas i samarbetsfiltrering program. I detta arbete föreslår vi en ny lösning som heter Tree-förstärkt Embedding Method som kombinerar styrkan hos inbäddade och trädbaserade modeller. Vi använder först en trädbaserad modell för att lära oss explicita beslutsregler (alias. korsa funktioner) från den rika sidan information. Nästa designar vi en inbäddad modell som kan innehålla explicita korsfunktioner och generalisera till osynliga korsfunktioner på användar-ID och objekt-ID. Kärnan i vår inbäddningsmetod är ett lätttolkat uppmärksamhetsnätverk, vilket gör rekommendationsprocessen helt transparent och begriplig. Vi utför experiment på två datauppsättningar av turistattraktion och restaurang rekommendationer, visar den överlägsna prestanda och förklarande av vår lösning. • Informationssystem → Recommender systems; KEYWORDS Förklarande rekommendation, Trädbaserad modell, Inbäddning-baserad modell, Neural uppmärksamhet Network * Xiangnan Han är motsvarande författare. Denna artikel publiceras under Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) licens. Upphovsmännen förbehåller sig rätten att sprida arbetet på sina personliga webbplatser och företagswebbplatser med lämplig tilldelning.
Wang m.fl. fastställde den förklarande rekommendationen genom att samla styrkan i inbäddade och trädbaserade metoder REF.
TEM: Tree-enhanced Embedding Model for Explainable Recommendation
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}