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ELECRec: Sequential Recommenders

  • ELECRec: Training Sequential Recommenders as Discriminators [94.9]
    シーケンシャルレコメンデーションは、しばしば生成タスク、すなわち、ユーザの関心事の次の項目を生成するためにシーケンシャルエンコーダを訓練すると考えられる。 我々は、ジェネレータではなく、識別器としてシーケンシャルレコメンデータを訓練することを提案する。 本手法は,サンプル項目が「現実の」対象項目であるか否かを識別するために識別器を訓練する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 5 Apr 2022 06:19:45 GMT)
    • シーケンシャルレコメンダを識別器として訓練することで優れた性能を達成とのこと（生成器は補助的に使用）。S^3-RecやBERT4Recからかなりの改善幅があるように見えて驚き。
    • リポジトリはhttps://github.com/salesforce/ELECRecとのことだが現時点では404

Explainableなレコメンデーションシステムのサーベイ

  • Measuring “Why” in Recommender Systems: a Comprehensive Survey on the Evaluation of Explainable Recommendation [87.8]
    説明可能な推奨の根本的な問題は、説明を評価する方法である。 近年,様々な評価手法が提案されている。 しかし、それらは異なる論文に散在しており、体系的かつ詳細な比較が欠けている。 このギャップを埋めるために,本稿では,過去の研究を包括的にレビューし,評価の観点や評価方法によって異なる分類法を提供する。この調査は、IJCAI、AAAI、TheWebConf、Recsys、UMAP、IUIといったトップレベルのカンファレンスから100以上の論文に基づいています。
    論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Mon, 14 Feb 2022 02:58:55 GMT)
    • 重要性が増しているレコメンデーションにおけるXAIでどのような評価がされされているかを整理した論文。9ページと短めのサーベイ。