对话式推荐系统评估：研究全景
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2022-10-31 v2 人机交互
摘要
对话式推荐系统旨在以直观的方式交互式地支持在线用户的信息搜索与决策过程。随着语音控制设备、自然语言处理以及广义人工智能的最新进展，此类系统近年来受到越来越多的关注。从技术上看，对话式推荐系统通常是复杂的多组件应用，往往由多个机器学习模型和一个自然语言用户界面组成。因此，以整体方式评估这样一个复杂系统可能具有挑战性，因为这需要(i)评估不同学习组件的质量，以及(ii)用户对系统整体的质量感知。因此，常常需要一种混合方法，其可结合客观（计算型）与主观（感知导向型）评估技术。在本文中，我们回顾了对话式推荐系统的常见评估方法，指出了可能的局限性，并勾勒了迈向更整体化评估实践的未来方向。
引用
@article{arxiv.2208.12061,
title = {Evaluating Conversational Recommender Systems: A Landscape of Research},
author = {Dietmar Jannach},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12061},
year = {2022}
}