Emission Trading System - 2021年11月

Multi-Objective Optimization for Value-Sensitive and Sustainable Basket Recommendations

发布时间：2021-11-10

作者：Thomas Asikis

中文摘要：

可持续消费旨在最小化服务和产品使用对环境和社会的负面影响。服务和产品的过度消费可能导致潜在的自然资源枯竭和社会不平等，因为获取商品和服务的难度增加。在日常生活中，一个人可以通过大幅改变他们的生活方式选择，甚至可能违背个人价值观或愿望，简单地实现更可持续的购买。相反，在考虑个人价值观的同时实现可持续消费是一个更复杂的任务，因为在试图满足环境和个人目标时可能会出现潜在的权衡。本文重点关注价值敏感型推荐系统的设计，这些系统能够帮助消费者在尊重个人和社会价值观的同时提高其购买的可持续性。可持续消费的价值敏感型推荐被形式化为一个多目标优化问题，其中每个目标代表不同的可持续性目标和个人价值观。本文提出并计算了针对此问题的创新和现有多目标算法的解决方案。这些解决方案被建议作为个性化的可持续购物篮推荐给消费者。这些推荐在合成数据集上进行了评估，该数据集由来自相关科学和组织报告的三个已建立的现实世界数据集组成。合成数据集包含关于产品价格、营养价值和环境影响指标（如温室气体排放和水足迹）的定量数据。推荐的购物篮与消费者购买的购物篮高度相似，并与与健康、支出和口味相关的可持续性目标和个人价值观相一致。即使消费者只接受一小部分推荐，也能观察到环境影响的显著减少。

一句话总结：

本文提出了一种基于价值敏感型设计的推荐系统，旨在帮助消费者在尊重个人和社会价值观的同时提高其购买的可持续性。

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