Core Concepts
Verbesserung der Erklärbarkeit von Sitzungs-basierten Empfehlungsmodellen durch Pfad-Argumentation.
Abstract
Das Papier untersucht die Erklärbarkeit von Sitzungs-basierten Empfehlungen durch Pfad-Argumentation. Es wird ein hierarchisches Verstärkungslernrahmenwerk vorgeschlagen, das die Erklärbarkeit von bestehenden Modellen verbessert. Es werden verschiedene Belohnungsmechanismen und die Integration von Bildinformationen in das Wissensgraphen vorgestellt. Das vorgeschlagene Modell wird mit fünf führenden Empfehlungsmodellen verglichen.
Struktur:
Einleitung
Problembeschreibung
Path Reasoning Ansatz
Hierarchisches Verstärkungslernen
Wissensgraphen-Konstruktion
Experimente und Ergebnisse
Stats
Das Papier schlägt ein hierarchisches Verstärkungslernrahmenwerk vor.
Es werden fünf führende Empfehlungsmodelle verglichen.
Es werden verschiedene Belohnungsmechanismen vorgestellt.
Quotes
"Ein hierarchisches Verstärkungslernrahmenwerk für Sitzungs-basierte Empfehlungen wird vorgeschlagen."
"Die Erklärbarkeit von Empfehlungsmodellen wird durch Pfad-Argumentation verbessert."