可解释性推荐：Why I like it Multi-task Learning for Recommendation and Explanation

最新推荐文章于 2024-01-08 01:24:33 发布
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#推荐系统

本文首先概述了可解释性推荐系统的概念及其在个性化推荐中的重要性,随后深入介绍了为何'WhyIlikeit'这一多任务学习推荐算法能够在提供精准推荐的同时,为用户提供清晰的推荐理由,该算法在Recsys2018会议上被提出,为可解释推荐领域带来了新的突破。

在这里插入图片描述本文前半部分讲解可解释性推荐的综述
后半部分主要讲解一个可解释推荐算法：Why I like it Multi-task Learning for Recommendation and Explanation Recsys2018
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多任务学习推荐和解释Why I like it: Multi-task Learning for Recommendation and Explanation
tong987735780的博客
06-18 1202
摘要 提出了一种新的多任务推荐模型，该模型通过矩阵因子分解和对抗序列和序列学习相结合的方法，实现了对评价的预测和对评价的解释。使用真实数据集对结果进行评估，以证明与最先进的替代方案相比，评估结果具有更好的评级预测性能，同时产生有效的、个性化的解释。 实现原理： 作者利用评论可以看做是对用户评分的解释，先自动生成用户、项目相应的评论作为推荐数据的新的额外信息来源，然后将sequence-to-...
多任务学习综述Multi-Task Deep Recommender Systems
whgyxy的博客
02-19 3900
多任务学习相比单个任务的好处有2个，一是多个任务对数据的利用增强了各个任务学习的表现，二是在计算和存储上面有更高的效率。同时多任性也面对三个挑战，一是不同的任务必须获取到有用的信息，二是数据稀疏性问题，例如转化率问题，三是独特的序列依赖，例如各个任务中存在的用户行为依赖。
p1 Why l like it: Multi-task Learning for Recommendation and Explanation
weixin_30297281的博客
03-29 211
今天，是正式开始精读第一篇文章，关注了一个公众号：paper weekly，每周必读论文。 摘要：我们描述了一种优秀的多任务推荐模型，它使用矩阵分解去排名预测，并且联合对抗性seq2seq学习去生成推荐解释。实验结果是利用真实数据集去展示相比于业内普遍水平的排名预测的性能提升，同时也能产生出有效的个性化的推荐解释。关键字：推荐系统，自然语言生成，信息提取，联合推荐，个性化。 个性化推荐系统都是...
构建可解释的推荐系统
大数据与人工智能
05-29 1371
点击上方“大数据与人工智能”，“星标或置顶公众号”第一时间获取好内容作者丨gongyouliu这是作者的第10篇文章，约1W字，阅读需50min推荐系统的目标是为用户推荐...
p2 Why l like it: Multi-task Learning for Recommendation and Explanation
weixin_30414245的博客
04-04 189
Network Embedding 继续学习文章 Why I like it: Multi-task learning for Recommendation and explanation 3 一个多任务学习方法 这部分，我们详细展示推荐系统的细节，这个推荐系统集合了学习预测某个用户对于一个物品的排名，以及生成一条评论（？）作为用户物品以及用户物品对的解释。 首先，我们描述了一...
论文笔记-- Multi-Task Learning in recommendation
qq_41695568的博客
04-11 444
Multi-Task Learning in recommendation Deep Multi-Task Architectures Historical Overview and Taxonomy 深度学习之前，MTL试图对任务之间的共同信息进行建模。为解决负迁移的问题，选择基于对任务相似性或相关性的先验信念将任务分组。 深度多任务架构被分为硬参数共享技术和软参数共享技术。 硬参数共享中，参数集分为共享参数和任务特定参数。使用硬参数共享的MTL模型通常由一个共享编码器组成，该编码器分出tas
Why I like it multi-task learning for recommendation
04-26
在论文《Why I like it: multi-task learning for recommendation and explanation》中，作者Yichao Lu、Ruihai Dong和Barry Smyth提出了一个新颖的多任务推荐模型，该模型旨在同时优化评分预测（rating prediction...
推荐系统遇上深度学习(三十七)--基于多任务学习的可解释性推荐系统
abcdefg90876的博客
04-06 1146
论文名称：《Why I like it: Multi-task Learning for Recommendation and Explanation》 论文地址：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3240365 本文提出了一种通过结合概率矩阵分解PMF和对抗式Seq2Seq模型的多任务学习框架，可以通过矩阵分解模型得到...
【转】可解释推荐系统：知其然，知其所以然
Toby的博客
07-31 549
原文标题：“可解释推荐系统：知其然，知其所以然” 原文地址：https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/explainable-recommender-system-ii 又是需要学习的地方 近几年，人工智能的可解释性问题受到了来自政府、工业界和学术界的广泛关注。美国国防部先进研究项目局DARPA资助了可解释性人工智能项目XAI（Explainable AI）；中国国务院在《新一代人工智能规划》中提出的“实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能”目标，得到了各个公司
改善偏好预测：可调可解释的推荐系统（Amber  Roberts）
03-08
Better Preference Predictions_ Tunable and Explainable Recommender Systems，改善偏好预测：可调可解释的推荐系统（Amber  Roberts），英文文档。
《理解模型可解释性》综述报告
12-04
随着机器学习模型越来越多地用于在医疗保健和刑事司法等高风险环境中帮助决策者，确保决策者(最终用户)正确理解并因此信任这些模型的功能是很重要的。
最新最全论文合集——推荐系统中的可解释性
AI_Conf的博客
04-20 910
AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。 必读论文：https://www.aminer.cn/topic 论文集地址：https:/.
如何提升推荐系统的可解释性？京东智能推荐卖点技术全解析
DataFun_Hoh的博客
05-07 1140
导读：京东智能商客之推荐卖点是基于NLP的产品，目前已广泛地助力和赋能于京东商城的各个平台。今天和大家分享一下自然语言处理如何在工业界落地实现。主要围绕以下5个方面展开： 推荐卖点技术背景 架构描述 核心AI技术 模型研发与实践 产品的落地与回报 -- 01 推荐卖点技术背景 1. 什么是推荐卖点，用推荐卖点能做什么事情？ 如何提升推荐系统的可解释性？京东智能推荐卖点技术全解析 推荐卖点是一种商品文案，或者称之为对商品的描述。商品文案，即电商平台中在线利用文字来描述商品的特征、特色点、详细信息，以辅.
神经网络解决推荐系统问题（可解释性与TEM）
nakaizura
01-06 4808
在综述中纷纷云云一言以蔽之就是各种技术的排列组合和性能优化。但神经网络很让人诟病的是它的“黑匣子”特性，在应用于推荐系统中时我们往往无法理解，即没有有效的可解释性。 比如CF 是很好的个性化推荐主流技术，但它只对用户–项目交互进行建模，不能为推荐提供具体的理由（仅仅是你的朋友喜欢那么你就会喜欢，这样的理由往往太过粗糙）。技术上更是因为在基于embedding的方法后，如Wide&Deep...
可解释性论文阅读（二）--- Visualizing and Understanding Convolutional Networks
qq_41694504的博客
04-20 808
继续努力，继续努力！！！第二天！！！ 今天也来读一篇经典的文章 Visualizing and Understanding Convolutional Networks Abstract 背景都是网络效果好，但是不知道为什么。本文介绍了一种神奇的方法能够深入理解中间特征层的功能和分类器的操作。在诊断方面，这些可视化使我们能够在ImageNet分类基准上找到比Krizhevsky等人更好的模型架构。...
简单梳理一下机器学习可解释性（Interpretability）
喜欢打酱油的老鸟
07-28 2568
机器学习可解释性在学术界也讨论了好几年了，一直想写一篇关于这个的总结，今天就来尽量用大白话帮大家总结一下这个方面的概念和近些年的发展进度。 关于机器学习可解释性（Interpretability），又或者是XAI（Explainable Artificial Intelligence ）其实就是搞机器学习的研究者们始终存在的一个担忧：很多现在的深度神经网络没有办法以一种从人类角度完全理解模型的决策。我们知道现在的模型既可以完胜世界围棋冠军电竞冠军，图形识别语音识别接近满分，然而我们对这些预测始终抱有一丝戒
预测模型可解释性：几种十分常用的可解释性方法！
知识搬运者
04-07 2675
全局可解释性除了常用的importance和SHAP技术外，还有这种排列重要性（permutation importance），这种技术的好处与上面一样，即不认模型，无论是简单或复杂模型，都能给出重要性。这种可解释性最常见，也是最好用的，即在python或R语言中，模型都有自带的importance属性，尤其是"树类模型"。可解释性技术这么多，选择不同方法结果也往往不多，因此，可以都试试，或许能发现一些意想不到的结果。对于可解释性，应该不会陌生，但是，要往深入的说，这里头名堂可不少。
推荐系统的可解释性：让算法解释自己
AI天才研究院
01-08 845
1.背景介绍 推荐系统是现代互联网企业的核心业务，它可以根据用户的行为、兴趣和需求，为用户推荐相关的商品、服务或内容。随着数据量的增加和用户需求的多样化，传统的推荐算法已经不能满足现实中的需求。因此，研究推荐系统的可解释性变得越来越重要。 可解释性是指算法能够解释自己的行为，能够告诉用户为什么推荐了哪些结果。这有助于提高用户的信任度，同时也有助于优化推荐系统，提高推荐质量。在这篇文章中，我们将...
内容推荐的精度与可解释性：平衡的关键
AI天才研究院
12-31 974
1.背景介绍 随着大数据时代的到来，内容推荐系统已经成为了互联网公司和电子商务平台的核心业务。内容推荐系统的目标是根据用户的历史行为和特征，为其推荐更符合其需求和兴趣的内容。然而，内容推荐系统面临着两个主要的挑战：精度和可解释性。 精度是指推荐系统的预测准确性，即推荐的内容是否真正符合用户的需求和兴趣。可解释性是指推荐系统的可解释性，即推荐的内容为什么被推荐出来，推荐系统是如何做出决策的。这两...
HeroGRAPH: A Heterogeneous Graph Framework for Multi-Target Cross-Domain Recommendation的doi
最新发布
02-27
对于论文 'HeroGRAPH: A Heterogeneous Graph Framework for Multi-Target Cross-Domain Recommendation' 的DOI查询，当前提供的参考资料并未直接提及该特定论文的信息[^1][^2][^3]。 通常情况下，为了找到一篇学术论文的DOI，可以采取如下几种方法： - **数据库搜索**：访问知名的学术资源网站如Google Scholar, IEEE Xplore, ACM Digital Library 或者 SpringerLink，在这些平台上通过文章标题进行精确匹配搜索。 - **作者主页或机构库**：一些研究者的个人网页会列出他们发表过的所有作品，并附带下载链接或是DOI；另外大学或实验室也可能维护自己的出版物档案馆。 - **期刊/会议官网**：如果知道这篇论文是在哪个期刊上发布的或者是哪次会议上的成果，则可以直接前往相应的官方网站去查找具体的卷期号以及对应的DOI编号。 由于这里无法提供确切的DOI信息，建议按照上述途径自行检索获取最准确的结果。 ```python # 示例代码用于展示如何利用Python脚本自动抓取DOI（仅为示意） import requests def find_paper_doi(title): url = f"https://api.crossref.org/works?query.bibliographic={title}" response = requests.get(url).json() try: doi = response['message']['items'][0]['DOI'] return doi except (KeyError, IndexError): return None paper_title = "HeroGRAPH: A Heterogeneous Graph Framework for Multi-Target Cross-Domain Recommendation" doi_result = find_paper_doi(paper_title) if doi_result is not None: print(f"The DOI of '{paper_title}' is {doi_result}.") else: print("Could not find the DOI.") ```
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