レコメンダーシステムにおける説明評価【JST・京大機械翻訳】

Yao Yuanshun; Wang Chong; Li Hang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212838682610 整理番号：22P0297960

レコメンダーシステムにおける説明評価【JST・京大機械翻訳】

Counterfactually Evaluating Explanations in Recommender Systems

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発行年： 2022年03月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

現代の推薦システムは,それらの推薦を説明する必要性の増加に直面している。この領域におけるかなりの進歩にもかかわらず,説明の質を評価することは,研究者や実務者にとって大きな課題となっている。先行研究は,主に高価で,時間がかかり,人間のバイアスを受けやすい説明の質を評価するために,主にヒト研究を行う。本論文では,人間の関与なしに計算できるオフライン評価法を提案した。説明を評価するために,著者らの方法は推薦に及ぼすその対抗的影響を定量化した。この方法の有効性を検証するために,オンラインユーザ研究を行った。従来の手法と比較して,提案手法は,実際の人間の判断とより相関する評価スコアを生成でき,従って,人間評価のためのより良いプロキシとして役立つことを示した。さらに,高い評価スコアによる説明が,ヒトにより良く考慮されることを示した。著者らの知見は,推薦説明を評価する一つの可能な方法として,対抗手法を用いる有望な方向を強調する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

その他の情報処理 , 人工知能

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