May, 2024
可解释推荐的稳定性
Stability of Explainable Recommendation
Sairamvinay Vijayaraghavan, Prasant Mohapatra
TL;DR解释性推荐在工业界和学术界近年来备受关注。在推荐系统框架中提供的解释具有多种用途：尤其是解释为什么提供建议和物品与用户个性化偏好的匹配程度。因此，解释在影响用户购买产品方面起着重要作用。然而，这些解释在不同情况下的可靠性还没有严格从经验的角度进行验证。不可靠的解释可能带来强烈的后果，如攻击者利用解释来操纵和引诱用户购买推广的目标物品。本文研究了现有基于特征的可解释性推荐系统的脆弱性，特别是分析了它们在模型参数中增加不同水平的外部噪声下的性能。我们通过分析两个广泛使用的电子商务推荐数据集上训练的三个重要的最新算法进行实验。我们观察到所有可解释性模型都对增加的噪声水平脆弱。实验结果验证了我们的假设，即随着噪声水平的增加，解释推荐的能力确实减弱，尤其是敌对噪声对减弱的影响更大。我们的研究提供了有关推荐系统中稳健解释主题的经验验证，可以推广到不同类型的可解释性推荐系统。