【论文精读】Counterfactual Explainable Recommendation
Counterfactual Explainable Recommendation
文章目录
- Counterfactual Explainable Recommendation
- 1 定义和符号表示
- 反事实解释推荐
- 解释的复杂度和力度
- 2 反事实解释
- 2.1 黑盒推荐模型
- 2.2 反事实解释
- 2.3 松弛优化
- 3 讨论
- 3.1 解释复杂度和商品的不同推荐位置之间的关系
- 3.2 控制Aspects的数量
- 4 模型评估方法
- 4.1 面向用户的评估
- 4.2 面向模型的评估
- 5 实现细节
- 5.1 处理流程
- 5.2 解释生成
- 5.3 Mask
1 定义和符号表示
用户集合 U = { u 1 , u 2 , ⋯ , u m } \mathcal{U}=\{u_1,u_2,\cdots, u_m\} U={u1,u2,⋯,um}
商品集合 V = { v 1 , v 2 , ⋯ , v n } \mathcal{V}=\{v_1,v_2,\cdots, v_n\} V={v1,v2,⋯,vn}
二元矩阵 B ∈ { 0 , 1 } m × n B\in \{0,1\}^{m\times n} B∈{0,1}m×n表示用户-商品交互矩阵。
R ( u , K ) \mathcal{R}(u,K) R(u,K)表示对于用户 u u u的 top- K \text{top-}K top-K推荐列表。
使用<Do users rate or review?: boost phrase-level sentiment labeling with review-level sentiment classification>这篇论文内置的情感分析工具包（
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