音乐推荐系统(音乐推荐系统论文设计剖析)

音乐推荐系统(音乐推荐系统论文设计剖析)

当今聆听音乐的最常见方式是通过流媒体平台，这些平台提供了数以千万计的曲目。为了帮助用户有效地浏览这些大型目录，音乐推荐系统（MRSs）的整合已经变得至关重要。

目前现实世界的MRS通常相当复杂，并为推荐的准确性进行了优化。它们结合了基于协作过滤和基于内容的推荐的几个构建模块。这种复杂性会阻碍向终端用户解释推荐的能力，这对于被认为是意外或不适当的推荐来说尤其重要。

虽然纯粹的推荐性能通常与用户满意度相关，但可解释性对其他因素有积极的影响，如信任和宽恕，这对保持用户忠诚度最终是至关重要的。 在这篇文章中，我们讨论了如何在MRS的范围内解决可解释性问题。

我们提供了关于可解释性如何改进音乐推荐算法和提高用户体验的观点。

首先，我们回顾了推荐者的可解释性和一般的可解释人工智能（XAI）的常见维度和目标，并详细说明了这些维度和目标在多大程度上适用于或需要适应音乐消费和推荐的具体特征。

然后，我们展示了如何在MRS中整合可解释性组件，以及可以以何种形式提供解释。由于对解释质量的评价与纯粹的基于准确性的评价标准是脱钩的，我们还讨论了评价音乐推荐的解释的要求和策略。

最后，我们描述了目前在大规模工业化音乐推荐系统中引入可解释性的挑战，并提供了研究前景。

《Explainability in Music Recommender Systems》

论文地址:http://arxiv点org/abs/2201.10528v1

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