Aspect-guided syntax graph learning for explainable recommendation
Explainable recommendation systems provide explanations for recommendation results to improve their transparency and persuasiveness. The existing explainable recommendation methods generate textual explanations without explicitly considering the user's preferences on different aspects of the it...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Hu, Yidan, Liu, Yong, Miao, Chunyan, Lin, Gongqi, Miao, Yuan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/164142 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Explainable recommendation with comparative constraints on product aspects
بواسطة: LE, Trung-Hoang, وآخرون
منشور في: (2021) -
Mining product textual data for recommendation explanations
بواسطة: LE TRUNG HOANG,
منشور في: (2022) -
Reinforced Negative Sampling over Knowledge Graph for Recommendation
بواسطة: Xiang Wang, وآخرون
منشور في: (2020) -
Memory bank augmented long-tail sequential recommendation
بواسطة: Hu, Yidan, وآخرون
منشور في: (2023) -
Building more explainable artificial intelligence with argumentation
بواسطة: Zeng, Zhiwei, وآخرون
منشور في: (2020)