使用层次知识建模对话推荐系统中的多用户兴趣
计算与语言
2023-03-02 v1 人工智能
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摘要
对话推荐系统是通过自然语言对话进行物品推荐的实用应用。此类系统估计用户兴趣以进行适当的个性化推荐。用户有时在不同类别或体裁中有多种兴趣，但现有研究假设用户兴趣是单一的，可由紧密相关的物品覆盖。本文提出在对话推荐系统中建模这种多用户兴趣。我们使用 ReDial 数据集在实验中研究了其效果，发现所提方法能够推荐比基线 CR-Walker 更多样化的物品。
引用
@article{arxiv.2303.00311,
title = {Modeling Multiple User Interests using Hierarchical Knowledge for Conversational Recommender System},
author = {Yuka Okuda and Katsuhito Sudoh and Seitaro Shinagawa and Satoshi Nakamura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.00311},
year = {2023}
}
备注
Accepted as a conference paper at IWSDS 2023