抄録
Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 13600000, indirect: 4080000)
本研究は，動的・複数項目の評価データ・ユーザIDの有無が混在といった，より高次の情報や複雑な状況を対象に，推薦理由を説明する情報推薦システムを開発し，理由の説明機能の品質評価法を確立する．本年度の主な実績は次のとおり．
（１）前年度に開発した価値観に基づき推薦処理と説明を行うシステムについて，生成した推薦説明が推薦アイテムの受容に繋がるかを調査するオンライン評価実験を実施した．実験結果より，線形回帰モデルで推定した価値観より，ルールベースモデルにより推定した価値観がユーザに受容されやすい示唆を得ている．現在，推薦説明が果たす役割（透明性，信頼性，有効性など）が，ユーザのアイテムへの興味に影響を与えるかの観点で実験結果の解析に取り組んでいる．
（２）推薦システムにおける埋め込みは，ユーザやアイテムを連続なベクトル空間上に表現し，インタラクションの学習と推論に使用される．従来の埋め込み法では，ユーザ・アイテム間の関係を捉えられる一方で，ユーザ間あるいはアイテム間の依存関係を無視する可能性がある．本年度では，協調フィルタリングを対象に，葉ノードがユーザとアイテム，その他のノードがクラスタとなる階層関係を明示的に捉えられる階層型埋め込み法を開発した．評価値予測・ランキング予測実験より従来法と同程度以上の推薦精度を確認し，クラスタ分析より提案法の解釈可能性を明らかにしている．
（３）大規模言語モデル（LLM）は推薦説明に活用可能な技術のひとつである．本年度では，推薦システムが出力したアイテムが意外性（セレンディピティ）のあるものかをLLMで判断することにも取り組んだ．評価実験より，LLMによる判断は人間の意外性判断には劣るものの，ベースラインとなるセレンディピティ推薦手法と比べ同等以上の精度を示すことを確認した．得られた知見は，推薦説明エージェントへのLLM応用に活用できると期待される．