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85556开奖结果个性化推荐系统研究热点之——可解
时间: 2019-11-05

  之前我们介绍的或者学术界目前研究的重心大多都在于如何提高推荐系统的准确性,在和推荐对象的沟通这一方面欠缺考虑。

  最近,学者们开始将关注点放在推荐是否能以用户更可接受的方式来提高推荐的效率,同时还可以增加使用者对这个系统的接受与信任程度,用户优先选择产品的机会和用户体验的满意度。

  由于这一领域被研究的还比较少,因此我们可以发现许多值得深究和挖掘的角度。目前我们考虑从这几个方面进行研究:

  1.利用知识图谱加强计算能力和解释能力。知识图谱作为一种外部的思维与知识载体,其可读性较高,能够给算法解释能力的提高做出极大的贡献。

  我们现在已有的可解释推荐生成的推荐往往只局限在以物品为媒介、以用户为媒介或者以特征为媒介中的某一种媒介上,对这三种媒介间的关联探索的还不够深入。

  我们希望能够通过对知识图谱的使用,在这三类媒介之间建立关联,从而能根据情况选择其中合适的方式对用户进行可解释的推荐。

  另外,我们还有可能利用Microsoft Concept Graph这类概念图谱,建立起不同特征间的逻辑深度结构,从而代替当下解释性较差的深度学习网络,在提高可读性的同时保证算法的准确性。

  在人工智能越来越重要的时代,将知识图谱这类符号知识(symbolic knowledge)和深度学习结合,是一种十分具有前景的研究和开发方向。

  2. 模型无关的可解释推荐框架。目前可解释推荐系统大多是针对特定的推荐模型设计,可拓展性较弱,对于新兴的推荐模型,例如含有深度神经网络的复杂、混合模型的解释能力还不够。

  如果想提高可拓展性,就需要一个与模型并无太大关联性的可解释推荐框架,这样甚至可以避免对每个推荐系统单独设计解释方案。

  微软亚洲研究院社会计算组的研究员们对此做了初步尝试,他们提出用如下的强化学习框架(图1)来对任何推荐模型进行解释,同时确保可拓展性、解释能力以及解释质量。

  3. 结合生成模型进行对话式推荐。目前的推荐解释往往形式是预先设定、千篇一律的(如预先设定推荐解释是以用户为媒介的),这样尽管也能根据用户心理举出一些例证,但是在沟通方式上还过于呆板。

  在与用户聊天交流的过程中,灵活多变的话术可以有效提高解释的有效性与用户的兴致。这便需要生成系统根据用户的实时心理创造出通顺,体贴的话。

  摆脱了预设且单调的推荐系统,将给用户带来更好的用户体验。这一对话式的结果输出,将给用户留下更好的印象。

  个性化推荐系统将在准确性、多样性、计算效率、85556开奖结果,以及可解释性多个不同的方向持续演进,最终解决用户信息过载的困扰。www.0788kj.comQQ影音怎样调播放速度呢?急


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