标签： python recommendation-engine recommender-systems matrix-factorization lightfm
我是推荐模型的新手，我正在将 LightFM 用于一个项目。我正在为客户喜欢/不喜欢的推荐创建模型（不涉及评级）。在这种情况下，是否有任何模型可解释性选项？
我知道 LightFM 是一种混合方法（基于内容和协作），但是有没有一种方法可以根据模型预测中的重要性对用户/项目特征进行排名。或者了解用户/项目特征对预测的影响。在常规 ML 模型中，我可以使用置换特征重要性（例如部分依赖图）来评估这一点。
如果有人做过相关分析，或者在这种情况下模型可解释性完全没有办法，请告诉我。