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J-GLOBAL ID：202102271538012831   整理番号：21A2406942

推薦システムにおける推薦理由の説明可能性に関するサーベイ

A Survey of Explainable Recommender System

著者 (4件)： 松島ひろむ (早稲田大 基幹理工) ,  森澤竣 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  石山琢己 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  山名早人 (早稲田大 理工学術院)
資料名： 情報科学技術フォーラム講演論文集  (FIT)
巻： 20th  号： 第2分冊  ページ： 171-178  発行年： 2021年08月12日 
JST資料番号： L4664A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・推薦システムにおける説明可能性についての調査。
・説明可能な推薦システムの研究動向と現状の研究課題のまとめ。
・調査方法のまとめと調査結果の概要を報告。

シソーラス用語： *情報システム ,  行為 ,  データベース ,  情報検索 ,  論文 ,  情報収集 ,  方法論 ,  機械学習 ,  確率モデル ,  集合 ,  システム評価 ,  深層学習 ,  データセット ,  研究開発動向 ,  数学モデル
準シソーラス用語： *推薦システム ,  推薦 ,  研究動向 ,  キーワード検索 ,  研究論文 ,  協調フィルタリング ,  トピックモデル

分類 (1件)： その他の計算機利用技術  (JE14000C)

引用文献 (29件)：

• Yongfeng Zhang and Xu Chen (2020), “Explainable Recommendation: A Survey and New Perspectives”, Foundations and Trends® in Information Retrieval: Vol. 14, No. 1, pp 1-101, DOI: 10.1561/1500000066.
• S. Morisawa and H. Yamana, “アイテム推薦理由の説明のための特徴量選択手法の検証,” Proc. DEIM2021, pp. 1-8, 2021.
• J. McInerney et al., “Explore, exploit, and explain: Personalizing explainable recommendations with bandits,” In Proc. of ACM RecSys2018, pp. 31-39, 2018, DOI: 10.1145/3240323.3240354.
• P. Valdiviezo-Diaz, F. Ortega, E. Cobos, and R. Lara-Cabrera, “A Collaborative Filtering Approach Based on Naïve Bayes Classifier,” In Proc. of IEEE Access, vol. 7, pp. 108581-108592, 2019, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2933048.
• W. Fan et al., “Graph neural networks for social recommendation,” In Proc. of World Wide Web Conf. WWW 2019, pp. 417-426, 2019, DOI: 10.1145/3308558.3313488.

タイトルに関連する用語 (4件)： 推薦システム ,  推薦 ,  説明 ,  可能性