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/不喜欢的建议创建模型（不涉及评级）。在这种情况下，模型可解释性是否有任何选项？
我了解 LightFM 是一种混合方法（基于内容和协作），但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来评估这一点，例如部分依赖图。
请让我知道是否有人进行了相关分析，或者在这种情况下是否无法提供模型可解释性。
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/不喜欢的建议创建模型（不涉及评级）。在这种情况下，模型可解释性是否有任何选项？
我了解 LightFM 是一种混合方法（基于内容和协作），但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来评估这一点，例如部分依赖图。
请让我知道是否有人进行了相关分析，或者在这种情况下是否无法提供模型可解释性。