Contributo per il convegno ITAL-IA 2019 - Roma, 18 Marzo 2019 - Primo Convegno Italiano CINI su Intelligenza Artificiale

1. @cataldomusto cataldo.musto@uniba.it
ExpLOD: un framework per la generazione di spiegazioni
per recommender systems che utilizza le informazioni
della Linked Open Data Cloud
CATALDO MUSTO, PASQUALE LOPS, MARCO DE GEMMIS, GIOVANNI SEMERARO
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BARI ‘ALDO MORO’ - ITALY

2. Recommender
Systems
Cataldo Musto, Pasquale Lops, Marco de Gemmis, Giovanni Semeraro. ExpLOD: un framework per la generazione di spiegazioni per recommender
systems che utilizza le informazioni della Linked Open Data Cloud. Convegno Ital-IA 2019, Roma, 18 Marzo 2019

3. The explanation problem
Recommendation
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4. The explanation problem
Recommendation
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5. A possible solution
Recommendation
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I suggest Crime and Punishment
because you like books written by
Fyodor Dostoevskij
as The Brothers Karamazov.
Furthermore, you often like
Psychological Russian Novels as
Anna Karenina and War Stories.

6. Intuition
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LOD

7. ExpLOD Framework
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8. ExpLOD: Mapper
Mapper
Profile Recommendations
dbp:Crime_and_Punishmentdbp:Anna_karenina
Profile Recommendation
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ExpLOD: Mapper
Crime and
Punishment
Existentialist
Novels
Psychological
Novels
The Russian
Messenger
Narcisism in
Fiction
19th century
Russian Novels
Prostitution
in Literature
Novels set in
Saint
Petersburg
Fyodor
Dostojevsky
dbp:Fyodor_Dostoyevsky
dbp:Category:Prostitution_in_literature
dbp:Category:Narcissism_in_fiction
dbp:Category:Existentialist_novels
dbp:Category:Psychological_novels
dbp:Category:Novels_set_in_Saint_Petersburg
dbp:The_Russian_Messenger
dbp:Category:19th-century_Russian_novels
dcterms:subject dcterms:publisher
dcterms:subjectdcterms:subject
dbp:Crime_and_Punishment

10. ExpLOD: Builder
Recommendation
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Philosophical
Fiction
Psychological
Russian Novel
Narcisism In
Fiction
Fyodor
Dostoevskij
dbp:Fyodor_Dostoyevsky
dbp:Category:Philosophical_fiction
dbp:Category:Psycological_novel
dbp:Category:Narcissism_in_fiction

11. ExpLOD: Ranker
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Scoring properties in EXPLOD
items in the
user profile and in
the recommendation list
property number of edges
connecting the property c
with the items in
the user profile
number of edges
connecting the property c
with the items in
the recommendation set

12. ExpLOD: Ranker
Recommendation
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Philosophical
Fiction
Score: 3.534
Psychological
Russian Novel
Score: 3.231
Narcisism In
Fiction
Score: 3.132
Fyodor
Dostoevskij
Score: 4.875
dbp:Fyodor_Dostoyevsky
dbp:Category:Philosophical_fiction
dbp:Category:Psycological_novel
dbp:Category:Narcissism_in_fiction

13. ExpLOD: Generator
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14. ExpLOD: Generator
Recommendation
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Fyodor
Dostoevskij:
Score: 4.875
dbp:Fyodor_Dostoyevsky
I suggest Crime and Punishment because you like books
written by Fyodor Dostoevskij as The Brothers Karamazov.
Furthermore, you like Philosophical Fiction, as Anna Karenina.
Finally, you often like Psychological Russian Novel,
as Anna Karenina and War Stories.

15. ExpLOD: Generator
Recommendation
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Fyodor
Dostoevskij:
Score: 4.875
dbp:Fyodor_Dostoyevsky
Philosophical
Fiction
Score: 3.534
dbp:Category:Philosophical_fiction
I suggest Crime and Punishment because you like books
written by Fyodor Dostoevskij as The Brothers Karamazov.
Furthermore, you like Philosophical Fiction, as Anna Karenina.
Finally, you often like Psychological Russian Novel,
as Anna Karenina and War Stories.

16. ExpLOD: Generator
Recommendation
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Fyodor
Dostoevskij:
Score: 4.875
dbp:Fyodor_Dostoyevsky
Philosophical
Fiction
Score: 3.534
dbp:Category:Philosophical_fiction
I suggest Crime and Punishment because you like books
written by Fyodor Dostoevskij as The Brothers Karamazov.
Furthermore, you like Philosophical Fiction, as Anna Karenina.
Finally, you often like Psychological Russian Novel,
as Anna Karenina and War Stories.
Psycological
Russian Novel
Score: 3.231
dbp:Category:Psycological_novel

17. Experimental Evaluation
user study
◦ movie domain, 308 users involved
◦ protocol:
◦ Web Application → Building User Profiles → Recommendations + Explanations → Questionnaire + Ex-post
Evaluation
◦ explanation aims
◦ Transparency, Engagement, Persuasion, Trust, Effectiveness
three configurations compared
◦ popularity-based explanation (baseline)
◦ non-personalized explanation based on LOD
◦ Explanations generated through ExpLOD
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18. Web Application
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19. Main Findings
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Explanations Generated Through ExpLOD are better than
both the baselines
Higher Transparency
Higher Trust
Higher Engagement
Explanations Resulted as Algorithm-Independent
(explanations are effective regardless the specific
recommendation algorithm used to generate the
suggestions)

20. Thank you!
cataldo.musto@uniba.it
@cataldomusto
Further Reading?
Contacts
Musto, C., Narducci, F., Lops, P., de Gemmis, M., & Semeraro,
G. (2019). Linked open data-based explanations for
transparent recommender systems. International Journal of
Human-Computer Studies, 121, 93-107.
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