知識グラフに基づくモデル独立型推薦解釈システム

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-12-16
• タイトル: 知識グラフに基づくモデル独立型推薦解釈システム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Model-agnostic Recommendation Explanation System Based on Knowledge Graph
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院情報工学系
• 著者所属: 東京工業大学情報理工学院情報工学系
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, School of Computing, Tokyo Institute of Technology
• 著者名: チン, ギョクコウ; 宮崎, 純
• 著者名(英): Yuhao, Chen; Jun, Miyazaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，既存の推薦アルゴリズムの説明性を改善するモデル独立な推薦結果の説明生成手法を提案する．ユーザへの信頼度と満足度を向上させるため，推薦結果の説明が近年重要となってきている．本論文の提案手法では，汎用の知識グラフから抽出されたアイテムの背景知識やアイテム間の関係を利用して，推薦されたアイテムの説明を生成する．これにより，推薦アイテムに対する説得力と多様性のある説明の生成が可能となる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose a model-agnostic recommendation explanation method which can improve the explainability of existing recommendation algorithms. Recently, because of the capability to enhance user's trust and satisfaction, the explanations of the output from recommender systems have attracted increasing attention. The method we propose in this paper generates the explanations of recommended items by using background knowledge of items and relationships between the items extracting from a general-purpose knowledge graph, so that it can provide more convincing and diverse explanations for recommended items.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112482
• 書誌情報: 研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2019-DBS-170, 号 5, p. 1-5, 発行日 2019-12-16
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-871X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会