国際論文誌 ACM Transactions on Information Systems (TOIS) [1] に、データサイエンス学部 杉山一成 教授と京都大学 博士後期課程 Yi Yu氏 (現在、Huawei Noah's Ark Lab 研究員)、インスブルック大学（オーストリア） Adam Jotowt 氏との国際共同研究、
"Domain Counterfactual Data Augmentation for Explainable Recommendation"
(「説明可能な推薦のためのドメイン反実データ拡張」) [2] が採録されました。

本研究は、推薦結果の説明を生成する従来のモデルが、適切な説明を生成できない根本的な原因を因果構造を用いて分析し、その理論的基礎を示すとともに、自然言語による説明生成と商品の推薦との間にある差異を埋めることを目的としたものです。推薦システムの研究において広く用いられるデータセットによる実験の結果、因果的制約によって、ユーザの嗜好や商品の特徴に基づいて、より適合した推薦結果の説明を生成できることを示しました。

大阪成蹊大学データサイエンス学部では、大阪のデータサイエンス研究?教育拠点として、今後も国内外に研究成果を発信してまいります。

[1] ACM: "Transactions on Information Systems"
https://dl.acm.org/journal/tois

[2] Yi Yu, Kazunari Sugiyama, and Adam Jatowt: ``Domain Counterfactual Data Augmentation for Explainable Recommendation,'' ACM Transactions on Information Systems (TOIS), Vol. 43, Issue 3, pp. 58:1-58:30, May 2025.
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3711856