说出你的理由：用于上下文感知服务推荐的情境规则现场提取
人机交互
2024-08-27 v1
摘要
本文介绍了SayRea,一个交互式系统,旨在便于移动场景中针对个性化上下文感知服务推荐提取情境规则。系统通过可访问性服务监控用户在智能手机上执行已注册服务的行为,并主动请求用户提供一句话原因。利用大型语言模型（LLM），SayRea解析该原因并预测观察到的服务与潜在情境（如深夜设置闹钟）之间的情境关系。如此一来,SayRea可以显著降低用户在预测未来需求和选择情境属性方面的认知负荷。为20名参与者进行为期10天的现场研究表明,SayRea为每个用户累计了平均62.4条规则,并成功推荐了45%的服务使用。参与者对系统的可用性、可解释性和可控性表示积极反馈。这些发现凸显了SayRea在个性化服务推荐方面的有效性以及其在移动场景中提升用户体验的潜力。
引用
@article{arxiv.2408.13977,
title = {Say Your Reason: Extract Contextual Rules In Situ for Context-aware Service Recommendation},
author = {Yuxuan Li and Jiahui Li and Lihang Pan and Chun Yu and Yuanchun Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.13977},
year = {2024}
}