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A Survey on Conversational Recommender Systems
arXiv - CS - Information Retrieval Pub Date : 2020-04-01 , DOI: arxiv-2004.00646 Dietmar Jannach, Ahtsham Manzoor, Wanling Cai, and Li Chen
arXiv - CS - Information Retrieval Pub Date : 2020-04-01 , DOI: arxiv-2004.00646 Dietmar Jannach, Ahtsham Manzoor, Wanling Cai, and Li Chen
Recommender systems are software applications that help users to find items
of interest in situations of information overload. Current research often
assumes a one-shot interaction paradigm, where the users' preferences are
estimated based on past observed behavior and where the presentation of a
ranked list of suggestions is the main, one-directional form of user
interaction. Conversational recommender systems (CRS) take a different approach
and support a richer set of interactions. These interactions can, for example,
help to improve the preference elicitation process or allow the user to ask
questions about the recommendations and to give feedback. The interest in CRS
has significantly increased in the past few years. This development is mainly
due to the significant progress in the area of natural language processing, the
emergence of new voice-controlled home assistants, and the increased use of
chatbot technology. With this paper, we provide a detailed survey of existing
approaches to conversational recommendation. We categorize these approaches in
various dimensions, e.g., in terms of the supported user intents or the
knowledge they use in the background. Moreover, we discuss technological
approaches, review how CRS are evaluated, and finally identify a number of gaps
that deserve more research in the future.
中文翻译:
对话式推荐系统调查
推荐系统是一种软件应用程序,可帮助用户在信息过载的情况下找到感兴趣的项目。当前的研究通常采用一次性交互范式,其中用户的偏好是根据过去观察到的行为来估计的,并且建议排名列表的呈现是用户交互的主要单向形式。对话式推荐系统 (CRS) 采用不同的方法并支持更丰富的交互集。例如,这些交互可以帮助改进偏好获取过程或允许用户提出有关推荐的问题并提供反馈。过去几年,人们对 CRS 的兴趣显着增加。这一发展主要归功于自然语言处理领域的重大进展,新的语音控制家庭助理的出现,以及聊天机器人技术的使用增加。在本文中,我们对现有的对话式推荐方法进行了详细调查。我们在不同的维度对这些方法进行分类,例如,根据支持的用户意图或他们在后台使用的知识。此外,我们讨论了技术方法,回顾了 CRS 的评估方式,并最终确定了一些值得在未来进行更多研究的差距。
更新日期:2020-04-03
中文翻译:
对话式推荐系统调查
推荐系统是一种软件应用程序,可帮助用户在信息过载的情况下找到感兴趣的项目。当前的研究通常采用一次性交互范式,其中用户的偏好是根据过去观察到的行为来估计的,并且建议排名列表的呈现是用户交互的主要单向形式。对话式推荐系统 (CRS) 采用不同的方法并支持更丰富的交互集。例如,这些交互可以帮助改进偏好获取过程或允许用户提出有关推荐的问题并提供反馈。过去几年,人们对 CRS 的兴趣显着增加。这一发展主要归功于自然语言处理领域的重大进展,新的语音控制家庭助理的出现,以及聊天机器人技术的使用增加。在本文中,我们对现有的对话式推荐方法进行了详细调查。我们在不同的维度对这些方法进行分类,例如,根据支持的用户意图或他们在后台使用的知识。此外,我们讨论了技术方法,回顾了 CRS 的评估方式,并最终确定了一些值得在未来进行更多研究的差距。