相似=价值？面向个性化搜索的咨询价值评估与对齐
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2025-06-18 v1
摘要
电子商务平台中的个性化搜索系统日益涉及用户与 AI 助手的交互，用户会就产品、使用场景等进行咨询。利用咨询来实现个性化搜索服务正趋势。现有方法通常依赖语义相似性对历史咨询与当前查询进行对齐，因为缺乏“价值”标签，但我们注意到语义相似性往往难以捕捉咨询对个性化的真实价值。为此，我们提出了咨询价值评估框架，从三个新视角评估历史咨询：（1）场景范围价值、（2）后验行动价值、（3）时间衰减价值。基于此，我们引入 VAPS，一个价值感知型个性化搜索模型，通过咨询-用户行动交互模块和明确的目标函数，选择性地整合高价值咨询。实验在公共数据集和商业数据集上表明，VAPS 在检索和排序任务中均优于基线方法。
引用
@article{arxiv.2506.14437,
title = {Similarity = Value? Consultation Value Assessment and Alignment for Personalized Search},
author = {Weicong Qin and Yi Xu and Weijie Yu and Teng Shi and Chenglei Shen and Ming He and Jianping Fan and Xiao Zhang and Jun Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.14437},
year = {2025}
}