KDDJul, 2020

面向对话推荐的交互式图路径推理

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TL;DR本文提出了一种名为 CPR 的通用框架，将会话型推荐建模为图上的交互式路径推理问题，通过遵循用户反馈，以明确的方式利用用户首选属性，通过利用图结构，CPR 能够剪枝许多不相关的候选属性，从而更好地命中用户首选属性，实验证明了 CPR 的有效性，特别是我们发现，属性越多，我们的方法取得的优势就越大。
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发现论文，激发创造
  • CR-Walker: 基于树形图的图推理和对话行为技术，用于对话式推荐

    CR-Walker 是一种新的 Conversational Recommender Systems 模型，利用知识图谱进行基于树形结构的推理和产生提示对话行为的指导，可以实现更准确的推荐和更具信息量和吸引力的回应。

    Oct, 2020

  • 基于图形强化学习的统一会话推荐策略学习

    本文提出一种动态加权图强化学习方法，将 CRS 中的三个决策问题统一到一个策略学习任务中，并针对样本效率问题，提出两种动作选择策略，以解决 CRS 中的可伸缩性和稳定性问题。在两个基准 CRS 数据集和一个实际电子商务应用上的实验结果表明，该方法不仅显著优于现有方法，而且提高了 CRS 的可伸缩性和稳定性。

    May, 2021

  • 对话式推荐系统的进展与挑战：综述

    本文系统地回顾了当前对话式推荐系统（CRSs）的技术，总结了 CRSs 开发中的 5 个关键方向：基于问题的用户偏好获取、多轮对话推荐策略、对话理解和生成、开发利用折中和探索等方法的算法、以及 CRSs 的评估和用户模拟问题，并根据这些研究方向讨论了一些未来的挑战和机遇。

    Jan, 2021

  • 利用历史交互数据提高对话推荐系统

    本文提出了一种基于预训练的方法，通过历史交互数据和会话数据整合两种基于项目和属性的偏好序列，使用有效的负样本生成器来提高学习性能，从而改进对话推荐系统 (CRS)。实验结果表明了这种基于预训练方法的有效性。

    Aug, 2020

  • 对话式推荐作为检索：一个简单而强大的基准模型

    本文提出了一种 IR 式方法，将对话表示为查询，将物品表示为待检索的文档，扩展了用于检索的文档表示，并使用 BM25 检索器进行比较，证明了该方法比使用复杂外部知识的基线模型效果好，同时通过用户中心建模和数据增强来解决 CRS 的冷启动问题。

    May, 2023

  • BARCOR: 面向会话推荐系统的统一框架

    本文提出了一种基于 BART 的统一框架，针对面向对话推荐的两个任务（推荐和响应生成）设计了单一模型，另外还构建了一个电影领域的轻量级知识图谱，在自动化和人类评估方面都取得了最先进的表现。

    Mar, 2022

  • 以语言处理任务为基础的参数高效对话推荐系统

    使用预先训练的语言模型以自然语言表示项，通过语义匹配进行项目推荐和对话生成的统一模型 PECRS，在两个基准数据集上的实验证明了其在推荐和对话方面的有效性。

    Jan, 2024

  • 估计 - 行动 - 反思：走向对话型和推荐系统之间的深度交互

    本文提出了一种名为 EAR 的新的 CRS 框架，旨在解决三个基本问题：何时提供推荐、什么问题可以问及什么时候以及如何应对用户的反馈。该框架包括三个阶段：估计、操作、反思。在 Yelp 和 LastFM 数据集上进行的广泛实验表明，该框架显著改进了现有方法与 CRM（32）相比，在推荐准确度上有更高的命中率和更少的对话轮次。

    Feb, 2020

  • 定制化对话推荐系统

    本文提出了定制化对话推荐系统（CCRS）的概念，以提高用户体验，包括多样化的对话回复生成器和细粒度意向识别，并通过元学习的方法定制化模型参数，实验表明 CCRS 在推荐和对话服务方面具有优越性。

    Jun, 2022

  • 使用层次知识建模多用户兴趣的对话式推荐系统

    本文提出了在对话推荐系统中对用户多个兴趣点的建模方法，实验证明此方法可以比基准模型 CR-Walker 推荐更广泛的物品。

    Mar, 2023