Geração de explicações para sistemas de recomendação conversacionais baseados em embeddings de conhecimento.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Polleti, Gustavo Padilha
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizado computacional
Conversational recommendation system
Explanation
Grafo de conhecimento
Interpretabilidade
Interpretability
Knowledge embedding
Knowledge graph
Recommendation system
Sistema de recomendação conversacional
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-26072023-084455/
Resumo: Sem Resumo
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spelling Geração de explicações para sistemas de recomendação conversacionais baseados em embeddings de conhecimento.Explanation generation for conversational recommendation systems based on knowledge embeddings.Aprendizado computacionalConversational recommendation systemExplanationGrafo de conhecimentoInterpretabilidadeInterpretabilityKnowledge embeddingKnowledge graphRecommendation systemSistema de recomendação conversacionalSem ResumoConversational agents or chatbots are increasingly employed in commercial applications to answer questions and to recommend items. Despite their success, they usually behave as black-boxes from the user perspective, typically failing to produce high quality human-computer interactions. Thus interpretability is a major concern for the next generation of recommendation systems. This work addresses challenges related to the development of a recommendation system that can explain its own suggestions. Furthermore, this work evaluates the impact of dierent explanation generation techniques both in simulated interactions and in tests with human subjects. This work present novel model-agnostic methods that address challenges of explanation generation in the context of knowledge embedding based conversational recommendation systems, such as: explanation delity, graph incompleteness, time to response constraints and reasons against generation. Finally, this research evaluates the technical feasibility of such methods with simulated experiments and shows preliminary on user perception of the generated explanations.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCozman, Fabio GagliardiPolleti, Gustavo Padilha2022-06-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-26072023-084455/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-10-09T12:45:08Zoai:teses.usp.br:tde-26072023-084455Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-10-09T12:45:08Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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