用反事实解释群体推荐结果

研究提出并形式化了为群体推荐寻找反事实解释的问题，并设计了五种算法，借助搜索空间剪枝、贪心选择、早停和增量细化来降低计算成本与推荐系统调用次数。团队还提出涵盖相关性、流行度、解释效用、可解释性和公平性的项目级与解释级指标，并在真实数据集上分析解释大小、计算成本、效用与公平性之间的权衡。