树增强嵌入模型TEM: 简化推荐系统透明度与可解释性

资源摘要信息:"蔡氏电路matlab仿真代码-tree_enhanced_embedding_model:TEM：可解释建议的树增强嵌入模型，WWW2018" 标题所涉及的知识点为"蔡氏电路matlab仿真代码-tree_enhanced_embedding_model:TEM（Tree-enhanced Embedding Model）"，即树增强嵌入模型，它是一种新的推荐系统框架。这种模型的核心理念在于结合了基于嵌入（Embedding）的表示能力和基于树（Tree）的模型的可解释性。 首先，嵌入（Embedding）是机器学习中的一种技术，特别是在自然语言处理和推荐系统领域，其作用是将离散的对象，例如词汇或者商品，转换为连续的向量表示，从而捕捉到对象之间的内在关联。在推荐系统中，嵌入技术通常用于挖掘用户的隐含特征和物品的隐含特征，并通过这些特征之间的相似度来预测用户对物品的偏好程度。 其次，树模型（Tree Models）是一类广泛使用的监督学习方法，它们具有良好的解释性，因为它们通过一系列的决策规则来预测输出。树模型非常适合处理分类和回归问题，并且能够提供易于理解的决策逻辑，便于解释决策过程。 TEM模型将嵌入方法的表示能力与树模型的可解释性结合起来，旨在创建一个既能够准确地进行推荐，又能清晰地解释推荐理由的系统。TEM模型使用易于解释的决策树来捕获和可视化推荐理由，同时利用关注网络（Attention Network）来确定用户对物品特征的注意力分布，从而提供更为透明和可解释的推荐。 在描述部分中提到的论文是由王翔博士等学者撰写的，并在2018年法国里昂的WWW'18会议上发表。论文详细介绍了TEM模型，并在引文中提供了引用格式，供其他研究者在使用该模型和代码进行研究时参考。 标签中的"系统开源"说明了该仿真代码是开放源代码的，意味着该仿真模型的源代码可以被公众访问，并且可以自由地使用、修改和分发。对于研究和开发社区来说，开源代码是一个宝贵资源，因为它促进了学术共享、合作和创新。 从文件名称列表"tree_enhanced_embedding_model-master"可以推断出，这是一个代码库的名称，通常在版本控制系统（如Git）中，"master"分支代表了项目的主分支，也即是最稳定的版本。该代码库可能包含了构建和运行TEM模型所需的全部资源，包括源代码、配置文件以及可能的用户文档等。 综上所述，TEM模型及其相关的matlab仿真代码为推荐系统的研究和开发提供了一种结合强大表示能力和高可解释性的新途径。通过树增强嵌入模型，研究者们可以在保持推荐质量的同时，向用户提供易于理解的推荐理由，从而提高推荐系统的透明度和用户信任度。而该模型的开源性质则进一步降低了研究门槛，有助于推动相关领域的技术进步。