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精确的推荐解释更好吗？-推荐解释对产品购买的影响

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精确的推荐解释更好吗？-推荐解释对产品购买的影响

作者：张新宇中国矿业大学

学位级别：硕士

推荐解释能够增加推荐系统的透明度,从而显著提高消费者的采纳和购买意向,因此如何为推荐系统添加合适的解释成为广泛关注的问题。然而,随着技术的进步,推荐解释正朝着精确化的方向不断发展,却忽视了推荐解释对感知多样性的影响。并且,... 详细信息

推荐解释能够增加推荐系统的透明度,从而显著提高消费者的采纳和购买意向,因此如何为推荐系统添加合适的解释成为广泛关注的问题。然而,随着技术的进步,推荐解释正朝着精确化的方向不断发展,却忽视了推荐解释对感知多样性的影响。并且,为了增加推荐系统的多样性,缓解推荐系统面临的精确性——多样性困境,以往的研究大多从优化推荐系统的底层算法入手。本文认为,推荐解释的精确与宽泛会影响感知多样性,从而影响推荐效果。并且,不同经验的用户和购买不同类型产品时,用户对推荐多样性的需求是不同的,因此推荐解释的精确与宽泛程度同样会产生不同的效果。为了探究上述问题,本文通过与国内某大型游戏运营公司合作,通过手机短信为用户进行个性化的推荐,开展了一场预实验及两场正式试验。预实验完成了对推荐解释的操作检验并证明了相较于宽泛的推荐解释,精确的推荐解释会降低推荐的感知多样性。实验一则用于验证整个模型。实验结果进一步验证了推荐解释对感知多样性的影响。并证明了对于缺乏经验的用户,使用宽泛推荐解释的推荐系统感知多样性更高,因此宽泛的推荐解释比精确的推荐解释更加有效。当用户经验丰富时则相反。另一方面,证明了当产品契合度较低时,使用宽泛推荐解释的推荐系统感知多样性更高,因此宽泛的推荐解释比精确的推荐解释更加有效。产品契合度高时则相反。实验二与实验一类似,但我们将用户的点击行为作为衡量推荐效果的方式,并使用虚拟世界运营方提供的用户信息作为样本数据,进一步验证了我们的结论,增加了研究的外部效度。本文具有较大的理论意义与实践意义。首先,我们的研究进一步探究了用户在面对不同推荐解释(精确VS宽泛)时感知多样性的差异,并据此提出了改进推荐解释的措施和建议,增强推荐解释的效果。其次,本文还从产品与用户两个层面,考虑了在不同用户经验和产品契合度的情境下,用户对感知多样性的差异化需求以及推荐解释的差异化作用,企业可以通过我们的研究了解面对不同目标用户和产品时,应该如何选择合适的推荐解释方法,从而最大化推荐解释的效果。

关键词：推荐解释感知多样性用户经验产品契合度

基于自我和他人的推荐解释对用户购买意愿的影响

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电子商务评论 2023年第1期12卷 9-20页

作者：张柳叶陈梅梅东华大学旭日工商管理学院上海

为揭示用户在个性化推荐系统中受到推荐解释影响而产生感知信任和购买意愿的规律,根据推荐来源的不同,将推荐解释分为基于自我和基于他人的推荐解释,基于SOR模型构建有或无推荐解释对购买意愿影响的模型。基于主观调查数据,针对有或无... 详细信息

为揭示用户在个性化推荐系统中受到推荐解释影响而产生感知信任和购买意愿的规律,根据推荐来源的不同,将推荐解释分为基于自我和基于他人的推荐解释,基于SOR模型构建有或无推荐解释对购买意愿影响的模型。基于主观调查数据,针对有或无推荐解释对感知信任和购买意愿的影响进行了实证研究。结果显示:与无推荐解释相比,有推荐解释对感知信任和购买意愿产生显著正向影响;与基于自我的推荐解释相比,基于他人的推荐解释会产生更高的感知信任与购买意愿;感知信任在有或无推荐解释与购买意愿之间起完全中介效应,表明推荐解释能够显著提高用户信任,从而增强用户的购买意愿。

关键词：推荐解释购买意愿感知信任 SOR模型

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推荐系统的推荐解释研究

现代计算机 2016年第2期 41-43+80页

作者：王春才邢晖李英韬长春理工大学计算机科学技术学院长春市万易科技有限公司工程研究中心

介绍推荐系统的推荐解释问题,分析提供推荐解释的多种方案,如基于协同的解释,基于内容的解释,基于知识和自然语言的解释和基于人口统计的解释,并阐述提供推荐解释的目的,如透明性、正确性、可信度等,为解决推荐系统的推荐解释问题提供... 详细信息

介绍推荐系统的推荐解释问题,分析提供推荐解释的多种方案,如基于协同的解释,基于内容的解释,基于知识和自然语言的解释和基于人口统计的解释,并阐述提供推荐解释的目的,如透明性、正确性、可信度等,为解决推荐系统的推荐解释问题提供一定的参考。

关键词：推荐系统推荐解释协同过滤透明度

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推荐系统的推荐解释研究

现代计算机（中旬刊） 2016年第1期 41-43,80页

作者：王春才邢晖李英韬长春理工大学计算机科学技术学院长春130022 长春市万易科技有限公司工程研究中心长春130000

关键词：推荐系统推荐解释协同过滤透明度

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基于连接图的推荐结果解释方法研究

计算机应用研究 2020年第S1期37卷 58-60页

作者：王中伟裘杭萍孙毅邓巧雨陆军工程大学指挥控制工程学院南京210007

针对智能信息推荐领域存在的推荐结果不透明、推荐模型不可读的问题,提出了基于连接图的推荐解释方法。首先,给出了解释方法的整体框架,包含映射模块、构建模块、排序模块和产生模块四个部分;然后,对每一个模块的具体运算步骤展开描述;... 详细信息

针对智能信息推荐领域存在的推荐结果不透明、推荐模型不可读的问题,提出了基于连接图的推荐解释方法。首先,给出了解释方法的整体框架,包含映射模块、构建模块、排序模块和产生模块四个部分;然后,对每一个模块的具体运算步骤展开描述;最后,采集了20位用户对于20部电影的评分数据来进行解释方法的验证,分别收集用户在看到解释前后的反馈信息,进行推荐解释质量的定量评价。实验结果表明,基于连接图的推荐解释方法较好地提高了推荐结果和推荐模型的透明度、信任度,有助于带来更好的人机交互体验。

关键词：连接图推荐解释解释指标数据处理

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推荐解释对改变用户行为意向的研究

市场营销（理论版） 2020年第1期

作者：李治孙锐

基于传播说服理论，分别以亚马逊和京东的推荐解释为考察对象，通过两个实验研究了电商平台中推荐解释对用户行为意向的影响机制。实验一主要考察用户在不同产品信任度下对有/无推荐解释的不同反应，结果表明当消费者对产品信任度高时... 详细信息

基于传播说服理论，分别以亚马逊和京东的推荐解释为考察对象，通过两个实验研究了电商平台中推荐解释对用户行为意向的影响机制。实验一主要考察用户在不同产品信任度下对有/无推荐解释的不同反应，结果表明当消费者对产品信任度高时，推荐解释的有无对消费者采纳和购买意向的影响无显著差异；而当消费者对产品信任度低时，推荐解释能显著提高消费者的采纳和购买意向。实验二主要研究消费者在不同产品涉入度下对动/静态推荐解释的不同反应，结果表明动态推荐解释比静态推荐解释更能提高消费者的采纳和购买意向；同时动/静态推荐解释对消费者采纳和购买意向的影响均受到产品涉入度的调节作用。本文的研究结论丰富了电子商务个性化推荐领域的理论成果，可为网络商家合理利用推荐系统的解释功能提供实践指导。

关键词：传播说服理论行为意向推荐解释产品信任度产品涉入度 communication persuasion theory behavior intention recommendation explanation product trust product involvement

来源：人大复印报刊资料评论

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可解释性电影推荐系统的研究与设计

可解释性电影推荐系统的研究与设计

作者：王成龙北方工业大学

学位级别：硕士

随着信息技术的高速发展,5G技术已经步入了商业化的进程,信息过载问题愈发凸显。推荐系统的出现很大程度上缓解了信息过载问题,现做为一种基础技术应用于电影、电商、新闻和自媒体等行业。电影作为一种主流的休闲娱乐方式深受人们喜爱,... 详细信息

随着信息技术的高速发展,5G技术已经步入了商业化的进程,信息过载问题愈发凸显。推荐系统的出现很大程度上缓解了信息过载问题,现做为一种基础技术应用于电影、电商、新闻和自媒体等行业。电影作为一种主流的休闲娱乐方式深受人们喜爱,影视行业的快速发展,已经积累了大量的影视资源,每部影片都各具特色,观众的偏好各不相同,如何找到符合自己偏好的电影成为一大难题。随着机器学习和深度学习在推荐系统领域的不断发展,推荐系统的精度越来越高,但仅为用户提供推荐结果是不充分的,有研究表明,在为用户提供推荐物品的同时,向用户说明推荐理由有助于提高推荐系统的透明度和用户满意度。本文主要针对电影推荐系统中的解释生成相关问题展开研究。本文提出一种基于主题词生成个性化推荐解释的算法。该算法主要分为推荐模块和解释生成两个模块,推荐模块采用多层感知机模型,解释生成模块使用融合语义的词频统计方法,从用户评论信息中提取主题词,结合门循环神经网络生成推荐解释。豆瓣电影数据集上的实验表明该算法在推荐精度和推荐解释生成上都有良好的表现。本文提出一种融合近邻评论的推荐解释生成算法。该算法分为近邻评论集构建及处理、评分预测和解释生成三个部分,评分预测模块采用的是多层感知机,解释模块通过构架近邻评论集来补充缺失的评论数据,使用主题发现模型从评论集中挖掘目标用户对该物品的偏好主题词,最后结合预先定义好的模板生成推荐解释。本文设计了一个可解释性电影推荐系统,该系统是基于Spark分布式平台开发而成,数据集采用的是Movie Lens-10M公开数据集,推荐算法使用的是多层感知机和基于物品协同过滤等推荐算法。该系统验证了上述两种推荐解释生成算法的可行性。

关键词：推荐系统推荐解释文本生成评论融合关键词提取

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混合因子矩阵分解推荐算法

西安交通大学学报 2016年第12期50卷 87-91页

作者：赵长伟彭勤科张志勇西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 河南科技大学信息工程学院河南洛阳471023

针对矩阵分解推荐算法在潜在属性与已知属性之间不能建立对应关系的问题,提出了一种混合显式属性与隐式属性的矩阵分解算法。该算法使用显式属性的相关性对因子矩阵进行约束,能够抑制稀疏数据矩阵分解中过拟合的问题,提高推荐精度,由于... 详细信息

针对矩阵分解推荐算法在潜在属性与已知属性之间不能建立对应关系的问题,提出了一种混合显式属性与隐式属性的矩阵分解算法。该算法使用显式属性的相关性对因子矩阵进行约束,能够抑制稀疏数据矩阵分解中过拟合的问题,提高推荐精度,由于因子矩阵中包含显式属性,所以混合因子矩阵分解算法可以实现对新用户和新产品推荐,部分地解决了冷启动问题,实现了从评分数据到显式属性的映射,并对推荐结果给出一定的解释。在MovieLens数据集上的实验结果表明:相同因子数下,混合因子矩阵分解算法的推荐精度均优于偏置概率矩阵分解算法,并能够基于显式属性实现对新产品的推荐。

关键词：推荐算法矩阵分解混合因子推荐解释冷启动

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一种面向共享账号的个性化推荐算法

计算机应用研究 2018年第10期35卷 2912-2915,2919页

作者：李伟刘学军徐新艳南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816

为了解决多用户共享账号情况下,账号内部分用户得不到有效推荐的问题,提出PRASA(personalized recommendation algorithm for shared account)算法,首先利用LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型构建项目特征向量,接着利用DPC(density peaks based clustering)算法对项目进行聚类分组,为分组后的每组项目分别进行推荐,对于离群点进行单独处理后产生推荐,保证推荐结果可以覆盖更广泛。实验结果表明,提出的PRASA算法可以有效地为共享账号的用户产生合适的推荐。

关键词：共享账号推荐系统协同过滤推荐解释