おすすめされた理由がわかるXAIレコメンドモデルを動画配信サービスログで試してみた - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ

はじめに 本記事はNTTドコモ R&D Advent Calendar 2022の20日目の記事です。 こんにちは。 NTTドコモ サービスイノベーション部の明石です。 私は業務でドコモが持つECサイトや動画配信サービスにおけるレコメンドシステムの研究開発をしております。 本記事では、レコメンドとは？という部分から、レコメンドされた内容の理由を説明するXAI（eXplainable AI）モデルの評価結果について述べます。 本記事の内容は情報処理学会所属、MBL研究会*1第104回発表会にて報告した内容*2を基に執筆しております。光栄なことに当発表会において優秀発表賞を頂くことができましたので、論文の方も是非ご覧になってください。 忙しい方向け レコメンドは様々なサービスで利用され、ユーザに合ったコンテンツを推薦します。 XAIとは、判断に至った理由を説明してくれるAIです。 レコメンドに

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2022 / "レコメンドシステムにおける課題として、推薦理由が不明確なことによる信頼性やユーザ満足度の低下 / AMCF: 推薦コンテンツに加え、各ユーザの嗜好を推薦理由として提示"