III: Small: Towards Explainable Recommendation Systems
III:小:迈向可解释的推荐系统
基本信息
- 批准号:1910154
- 负责人:
- 金额:$ 49.97万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2019
- 资助国家:美国
- 起止时间:2019-10-01 至 2023-04-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Recommendation systems are essential components of our daily life. Today, intelligent recommendation systems are used in many Web-based systems. These systems provide personalized information to help human decisions. Leading examples include e-commerce recommendations for everyday shopping, job recommendations for employment markets, and social recommendations to make people better connected. However, most recommendation systems merely suggest recommendations to users. They rarely tell users why such recommendations are provided. This is primarily due to the closed nature algorithms behind the systems that are difficult to explain. The lack of good explainability sacrifices transparency, effectiveness, persuasiveness, and trustworthiness of recommendation systems. This research will allow for personalized recommendations to be provided in more explainable manners, improving search performance and transparency. The research will benefit users in real systems through researchers? industry collaboration with e-commerce and social networks. New algorithms and datasets developed in the project will supplement courses in computer science and iSchool programs. Presentation of the work and demos will help to engage with wider audiences that are interested in computational research. Ultimately, the project will make it easier for humans to understand and trust the machine decisions.This project will explore a new framework for explainable recommendation that involves both system designers and end users. The system designers will benefit from structured explanations that are generated for model diagnostics. The end users will benefit from receiving natural language explanations for various algorithmic decisions. This project will address three fundamental research challenges. First, it will create new machine learning methods for explainable decision making. Second, it will develop new models to generate free-text natural language explanations. Third, it will identify key factors to evaluate the quality of explanations. In the process, the project will also develop aggregated explainability measures and release evaluation benchmarks to support reproducible explainable recommendation research. The project will result in the dissemination of shared data and benchmarks to the Information Retrieval, Data Mining, Recommender System, and broader AI communities.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
推荐系统是我们日常生活中必不可少的组成部分。今天,智能推荐系统被用于许多基于Web的系统中。这些系统提供个性化的信息,以帮助人类做出决定。主要的例子包括日常购物的电子商务推荐,就业市场的就业推荐,以及让人们更好地联系在一起的社交推荐。然而,大多数推荐系统只是向用户推荐。他们很少告诉用户为什么会提供这样的推荐。这主要是因为这些系统背后的封闭算法很难解释。缺乏良好的可解释性会牺牲推荐系统的透明度、有效性、说服力和可信度。这项研究将允许以更可解释的方式提供个性化推荐,从而提高搜索性能和透明度。这项研究将通过研究人员使真实系统中的用户受益吗?与电子商务和社交网络的行业协作。该项目开发的新算法和数据集将补充计算机科学和iSchool计划的课程。作品和演示的展示将有助于吸引更多对计算研究感兴趣的受众。最终,该项目将使人类更容易理解和信任机器决策。该项目将探索一种涉及系统设计人员和最终用户的可解释推荐的新框架。系统设计人员将受益于为模型诊断生成的结构化解释。最终用户将受益于收到各种算法决策的自然语言解释。该项目将解决三个基础研究挑战。首先,它将为可解释的决策创造新的机器学习方法。其次,它将开发新的模型来生成自由文本的自然语言解释。第三,它将确定评估解释质量的关键因素。在这一过程中,该项目还将制定综合的可解释性措施,并发布评估基准,以支持可重复的可解释性建议研究。该项目将向信息检索、数据挖掘、推荐系统和更广泛的人工智能社区传播共享数据和基准。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(36)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Recommendation as Language Processing (RLP): A Unified Pretrain, Personalized Prompt & Predict Paradigm (P5)
- DOI:10.1145/3523227.3546767
- 发表时间:2022-03
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shijie Geng;Shuchang Liu;Zuohui Fu;Yingqiang Ge;Yongfeng Zhang
- 通讯作者:Shijie Geng;Shuchang Liu;Zuohui Fu;Yingqiang Ge;Yongfeng Zhang
EARS 2020: The 3rd International Workshop on ExplainAble Recommendation and Search
- DOI:10.1145/3397271.3401468
- 发表时间:2020-07
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yongfeng Zhang;Xu Chen;Yi Zhang;Min Zhang;C. Shah
- 通讯作者:Yongfeng Zhang;Xu Chen;Yi Zhang;Min Zhang;C. Shah
System 1 + System 2 = Better World: Neural-Symbolic Chain of Logic Reasoning
- DOI:10.18653/v1/2022.findings-emnlp.42
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Wenyue Hua;Yongfeng Zhang
- 通讯作者:Wenyue Hua;Yongfeng Zhang
Faithfully Explainable Recommendation via Neural Logic Reasoning
- DOI:10.18653/v1/2021.naacl-main.245
- 发表时间:2021-04
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yaxin Zhu;Yikun Xian;Zuohui Fu;Gerard de Melo;Yongfeng Zhang
- 通讯作者:Yaxin Zhu;Yikun Xian;Zuohui Fu;Gerard de Melo;Yongfeng Zhang
A Reusable Model-agnostic Framework for Faithfully Explainable Recommendation and System Scrutability
- DOI:10.1145/3605357
- 发表时间:2023-06
- 期刊:
- 影响因子:5.6
- 作者:Zhichao Xu;Hansi Zeng;Juntao Tan;Zuohui Fu;Yongfeng Zhang;Qingyao Ai
- 通讯作者:Zhichao Xu;Hansi Zeng;Juntao Tan;Zuohui Fu;Yongfeng Zhang;Qingyao Ai
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Yongfeng Zhang其他文献
COMPREHENSIVE EVALUATION OF DIESEL ENGINE PERFORMANCE FOR ARMORED VEHICLES
- DOI:
10.3901/jme.2006.supp.205 - 发表时间:
2006 - 期刊:
- 影响因子:3.3
- 作者:
Yongfeng Zhang - 通讯作者:
Yongfeng Zhang
Piston sensing via a dispersed fringe sensor with a merit-function-based active scanning algorithm at low light levels
通过分散条纹传感器进行活塞感应,并在低光照水平下采用基于评价函数的主动扫描算法
- DOI:
10.3788/col201917.121101 - 发表时间:
2019-11 - 期刊:
- 影响因子:3.5
- 作者:
Yongfeng Zhang;Hao Xian - 通讯作者:
Hao Xian
Oxygen-enriched Combustion Characteristics of Solid Fuel–the Lignite
固体燃料——褐煤的富氧燃烧特性
- DOI:
- 发表时间:
2016 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Xiangyun Chen;Yongfeng Zhang;Qiancheng Zhang;Quan Zhou - 通讯作者:
Quan Zhou
AttackEval: How to Evaluate the Effectiveness of Jailbreak Attacking on Large Language Models
AttackEval:如何评估大型语言模型越狱攻击的有效性
- DOI:
10.48550/arxiv.2401.09002 - 发表时间:
2024 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Dong Shu;Mingyu Jin;Suiyuan Zhu;Beichen Wang;Zihao Zhou;Chong Zhang;Yongfeng Zhang - 通讯作者:
Yongfeng Zhang
Give me Something Unknown: Incorporate Exploration Preference in Cognition into Recommender System
给我一些未知的东西:将认知中的探索偏好纳入推荐系统
- DOI:
10.1109/ictai.2017.00127 - 发表时间:
2017 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Daoyi Li;Minlie Huang;Yongfeng Zhang;Xiaoyan Zhu - 通讯作者:
Xiaoyan Zhu
Yongfeng Zhang的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Yongfeng Zhang', 18)}}的其他基金
CAREER: Towards Conversational Recommendation Systems: Explainability, Fairness, and Human-in-the-Loop Learning
职业:走向对话式推荐系统:可解释性、公平性和人在环学习
- 批准号:
2046457 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Continuing Grant
III: Small: Collaborative Research: Scrutable and Explainable Information Retrieval with Model Intrinsic and Agnostic Approaches
III:小:协作研究:使用模型内在和不可知的方法进行可查和可解释的信息检索
- 批准号:
2007907 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Standard Grant
相似国自然基金
昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
- 批准号:n/a
- 批准年份:2022
- 资助金额:10.0 万元
- 项目类别:省市级项目
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
- 批准号:32000033
- 批准年份:2020
- 资助金额:24.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
- 批准号:31972324
- 批准年份:2019
- 资助金额:58.0 万元
- 项目类别:面上项目
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
- 批准号:81900988
- 批准年份:2019
- 资助金额:21.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
- 批准号:31870821
- 批准年份:2018
- 资助金额:56.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
- 批准号:31802058
- 批准年份:2018
- 资助金额:26.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
- 批准号:31772128
- 批准年份:2017
- 资助金额:60.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
- 批准号:81704176
- 批准年份:2017
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
- 批准号:91640114
- 批准年份:2016
- 资助金额:85.0 万元
- 项目类别:重大研究计划
相似海外基金
Collaborative Research: IIS-III: Small Towards Fair Outlier Detection
协作研究:IIS-III:小到公平的异常值检测
- 批准号:
2310481 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: A New Machine Learning Paradigm Towards Effective yet Efficient Foundation Graph Learning Models
III:小型:一种新的机器学习范式,实现有效且高效的基础图学习模型
- 批准号:
2321504 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: Towards Highly Accurate Map Services
III:小:迈向高精度地图服务
- 批准号:
2203553 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: Towards Explainable Personalization
III:小:迈向可解释的个性化
- 批准号:
2007492 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Continuing Grant
III: Small: Towards the Foundations of Training Deep Neural Networks: New Theory and Algorithms
III:小:迈向训练深度神经网络的基础:新理论和算法
- 批准号:
2008981 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Continuing Grant
III: Small: Towards a Theoretical Foundation for Diffusion Source Localization
III:小:迈向扩散源定位的理论基础
- 批准号:
2003924 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: Towards Speech-Driven Multimodal Querying
III:小型:迈向语音驱动的多模式查询
- 批准号:
1816701 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: Towards Resolving Ad-hoc Concept Queries with Table Answers via Multi-source Data Mining
III:小:通过多源数据挖掘解决带有表答案的临时概念查询
- 批准号:
1815674 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: Towards a Theoretical Foundation for Diffusion Source Localization
III:小:迈向扩散源定位的理论基础
- 批准号:
1715385 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: Collaborative Research: Towards End-to-End Knowledge Discovery in Complex Brain Networks
III:小:协作研究:复杂大脑网络中的端到端知识发现
- 批准号:
1718310 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 49.97万 - 项目类别:
Standard Grant