使用上下文解释推荐

推荐系统支持用户决策，而推荐解释则进一步促进其可用性。之前的解释风格基于相似用户、相似项目、用户人口统计特征和项目内容。上下文（如“使用场景”和“同行人员”）虽然影响用户决策，但尚未用于解释。本文提出了一种上下文风格的解释方法，展示适合消费推荐项目的上下文。上下文风格解释的预期影响包括：1）说服力：识别适合的使用上下文会激励用户消费项目；2）有用性：想象上下文有助于用户做出正确选择，因为项目价值取决于上下文。我们通过基于众包的用户研究在餐厅推荐场景中评估了上下文风格的说服力和有用性。上下文风格解释与人口统计风格和内容风格解释进行了比较。我们还结合了上下文风格和其他解释风格，证实混合风格可以提高解释的说服力和有用性。