Explainable Cross-Domain Recommendations through Relational Learning(AAAI 2018)

Abstract 这篇文章是我见到的发表在AAAI上的一篇短论文,本文提出了一种可以生成关于跨领域问题的可解释推荐规则.本文的贡献是:使用关系生成规则,这些规则能够解释为什么把商品推荐给特定用户. 2. 使用用户在不同领域的商品偏好, 不同领域的商品偏好能够为用户提供全新的建议. 为了说明我们的方法确实可行和适用,本文在音乐和电影领域进行了实验. Introduction 本文在开头的部分引出了推荐系统的几大关键问题:推荐准确性,冷启动问题,商品新属性,推荐新颖性与多样性,同时解决一个问题会导致另一个问题,这是一种权衡.在作者看来,这些问题之所以没有得到良好解决的原因是因为当前主流推荐算法似乎被放入了一个黑盒中,算法产生推荐结构后,很难解释为什么会对一组数据输入给出这个推荐结果.如果我们能够理解推荐背后的原因,我们相信我们将能够找到更有效地处理此类问题的方法.如果我们能够理解推荐背后的原因 去看看~