SIGIRMay, 2021

在谈话式推荐中学习如何提出恰当的问题

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TL;DR该研究提出了一种基于知识图谱的问答生成系统（KBQG），通过识别结构化知识图中最相关的关系，以更细的粒度建模用户偏好，进而生成个性化的解决方案，从而实现更准确的推荐。在真实数据集的实验中，该系统的表现优于现有的对话型推荐系统。
conversational recommender systemsdialogue agentsquestion generationknowledge graphpersonalized recommendations
发现论文，激发创造
  • 基于知识图谱的语义融合改进对话式推荐系统

    本论文介绍了一种使用知识图谱和互信息最大化技术的对话式推荐系统，通过增强对话数据表示来解决上下文信息不足以及自然语言表达和用户偏好之间的语义鸿沟问题，从而在推荐和对话任务方面提高了性能。

    Jul, 2020

  • 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

  • 面向问题的推荐系统

    本论文提出了一种名为 Qrec 的基于问题的推荐方法，采用新颖的矩阵分解和二进制搜索策略，使得用户可以通过回答问题寻找物品推荐，实现了主动式交互推荐，比传统方法更有效。

    May, 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

  • 通过查询生成实现信息对话生成中的动态知识检索

    为了实现对话系统的智能回答，文中设计了 DRKQG，该系统能够根据上下文信息，在没有提前准备知识库的情况下通过搜索引擎检索相关知识，并利用生成模块同时考虑上下文信息和检索知识生成回答，实验结果表明，该模块在自动评估和人工评估两方面取得了优异的成绩。

    Jul, 2022

  • 针对无答案对话问题生成的提问内容和提问方式建模

    SG-CQG 是一个用于回答无答案设置下如何生成与要求自然的对话的方法，它通过语义图和具有明确控制信号的分类器来解决 what-to-ask 和 how-to-ask 的挑战。同时，提出了新的评估指标 Conv-Distinct，并在实验中取得了最先进的表现。

    May, 2023

  • 对话式推荐系统调查

    本文详细调查了面向会话的推荐技术现有的方法，将这些方法按支持的用户意向或背景知识等维度分类，同时讨论了技术方法、CRS 的评估，以及未来需要更多研究的领域。

    Apr, 2020

  • 基于知识的问答方法：对话式调查中追问问题生成

    本研究提出一种基于知识驱动的 follow-up question 生成框架，结合知识选择模块和生成模型来提高开放域 follow-up question 的质量。实验证明，与 GPT 基线相比，该框架在客观评估和人类实验评估中都具有更好的性能。

    May, 2022

  • 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

  • 通过上下文和时态建模改进对话推荐系统，减少领域特定知识

    该论文探讨了从上下文中提取内部知识来进行个性化推荐的方法，包括实体级别和上下文级别的表示，以及一个时间感知关注机制和使用预训练的 BART 模型来初始化生成模块，结果表明这种方法在多种数据集上的表现优于使用更多外部领域特定知识的方法，并且具有诸多优点和适用场景。

    Sep, 2022