RecSys 2018のペーパーを読んでいく(3) マッチングサービスのレコメンデーションの説明を相互にだすようにした話
2019/04 、RecSys 2018の論文をひたすら読みます。ルール。
- 1日ひとつ
- 読み終わらなくてもOK
- 理解と疑問点を毎日まとめる
今日は、Providing Explanations for Recommendations in Reciprocal Environments
Abstract:
- 出会い系サイトや転職サイトなどのマッチングサービスでも推薦システム大事
- 推薦された人と会うか、の決め手が「なぜ推薦されたか」の説明
- マッチングサービスのための相互的な説明手法を提案
- オフライン、オンラインで検証した結果、採用にコストがかかるものには有効だが、気軽なものには効果ないことがわかった
ざっくり：
- マッチングの推薦理由を示す場合は「なぜ相手があなたの好みなのか」だけでなく「なぜ自分が相手の好みか」＝相互でWHY を示したい（片思いだとマッチしないので）
- マッチングのレコメンドシステムはいろいろあるけど、相互で説明を生成するやつはまだないよ
- レコメンドシステムは既存のものを使うよ
実験方法：
- まず、初期データ収集：学生集めてプロフィール入力してもらう。お互いのプロフィールをみて、気に入った人にメッセージを書いてもらう、最低10人。これが学習データになる
- 推薦システムと説明生成を学習
- 説明は、推薦する理由上位3つの属性（「タバコをすわない」「体型」など）を示す仕組み
- まずはオフラインテストで確認
- 次にオンラインテストを実施
感想：
- 最後までよめなかった
- 理由の作り方はわりと平易（好きな理由をつくったあと、好かれる理由をつくる。と順番にやるだけ）
- データの収集からオンラインテスト実施したところがいい
- 相関だよね
