基于比较的具有相对老虎机反馈的对话式推荐系统

随着对话式推荐的最新进展，推荐系统能够通过对话交互主动且动态地引出用户偏好。为此，系统周期性地查询用户对属性的偏好并收集其反馈。然而，大多数现有对话式推荐系统仅允许用户对属性提供绝对反馈。在实践中，绝对反馈通常受限，因为用户在表达偏好时往往提供有偏的反馈。相反，用户通常更倾向于表达比较偏好，因为用户偏好本质上是相对的。为使能够在对话交互期间提供比较偏好，我们提出了一种新颖的基于比较的对话式推荐系统。相对反馈虽然更实用，但不易融入，因为其反馈尺度总是与用户的绝对偏好不匹配。通过以交互方式有效收集和理解相对反馈，我们进一步提出了一种称为 RelativeConUCB 的新老虎机算法。在合成和真实世界数据集上的实验验证了我们所提方法相对于对话式推荐系统中现有老虎机算法的优势。