Recommender systems are ubiquitous in most of our interactions in the current digital world. Whether shopping for clothes, scrolling YouTube for exciting videos, or searching for restaurants in a new city, the recommender systems at the back-end power these services. Most large-scale recommender systems are huge models trained on extensive datasets and are black-boxes to both their developers and end-users. Prior research has shown that providing recommendations along with their reason enhances trust, scrutability, and persuasiveness of the recommender systems. Recent literature in explainability has been inundated with works proposing several algorithms to this end. Most of these works provide item-style explanations, i.e., `We recommend item A because you bought item B.' We propose a novel approach, RecXplainer, to generate more fine-grained explanations based on the user's preference over the attributes of the recommended items. We perform experiments using real-world datasets and demonstrate the efficacy of RecXplainer in capturing users' preferences and using them to explain recommendations. We also propose ten new evaluation metrics and compare RecXplainer to six baseline methods.


翻译:在当今数字世界中,我们的大多数互动都是无处不在的推荐系统。无论是购物衣物、滚动YouTube拍摄令人振奋的视频,还是在新城市寻找餐馆,这些服务的后端动力都是推荐系统。大多数大型推荐系统都是在广泛的数据集方面受过培训的巨型模型,是其开发者和终端用户的黑箱。先前的研究显示,提供建议及其理由会增强推荐者系统的信任、可视性和说服性。最近的解释性文献与为此提出数种算法的作品相去甚远。这些作品大多提供了项目型解释,即“我们建议项目A是因为你买了项目B。”我们提出了一个新颖的方法,即 RecXplainer,以用户对推荐项目属性的偏好为基础,产生更精细的解释。我们使用真实的数据集进行实验,并展示 RecXplainer在获取用户偏好和使用它们来解释建议方面的效率。我们还提出了10项新的评价指标,并将 RecXplainer 与6个基线方法进行比较。

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推荐系统,是指根据用户的习惯、偏好或兴趣,从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同,这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

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