CF-KANの解釈可能性を高めるためには、いくつかの可視化手法や分析手法が有効です。まず、エッジごとの重要度を視覚化する手法が考えられます。具体的には、各エッジの重みや活性化関数の値を可視化することで、どのユーザー-アイテム間の相互作用が推薦に寄与しているかを明示化できます。これにより、モデルの内部動作を理解しやすくなります。
次に、サンプルデータに基づいたケーススタディを行い、特定の推薦結果に対する説明を提供することも重要です。例えば、特定のアイテムが推薦される理由を示すために、関連する過去のユーザー行動をトレースし、視覚的に示すことができます。さらに、SHAP（SHapley Additive exPlanations）やLIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）などの解釈可能性向上手法を導入することで、モデルの予測に対する局所的な説明を提供し、ユーザーの信頼を高めることができるでしょう。