关键词personalized explanations
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- 可持续透明度在推荐系统中的应用：基于贝叶斯排序的图片解释能力
为了解决推荐系统中透明性和用户信任的问题，研究人员提出了一种名为 BRIE 的新模型，通过采用基于贝叶斯对比排序的更适当的学习目标，实现比现有模型更卓越的性能，同时具有较高的效率。
- 提供个性化解释：对话式方法
在这篇论文中，我们提出了一种通过与受解释者连续对话的方式，使得解释者能够向受解释者传达个性化解释的方法。我们证明只要对于最初的主张存在一个解释受解释者能够理解且解释者知晓，通过对初始主张进行合理化，对话将终止。
- 可解释性设计：支持决策系统解释的方法论
该研究提出 “设计可解释性” 方法，旨在通过对决策系统的设计采取积极措施来包含解释能力，从而实现个性化解释，并应用该方法于两个实际应用中，证明了该方法能够满足法律、条例或业务需求，并且构建解释的成本可以可控且较低。
- IJCAI通过批评与解释交互
本文提出了一种新颖的使用方面标记的技术，可以从评论文本中生成个性化的推荐解释，允许用户通过批判文本解释来修改推荐条件，在两个真实数据集上的实验证明，该方法可以在单步和多步批判中适应用户的偏好，是一种新型的无监督批判方法。