Feb, 2024

多智能体对话推荐系统

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TL;DR我们提出了一种包含多个模块的多智能体对话推荐系统 (MACRS)，该系统可以通过控制对话流动以及利用用户反馈来改进推荐性能，并展示了在推荐和用户偏好收集方面相较于直接使用大型语言模型 (LLMs) 的用户交互体验的改进。
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发现论文，激发创造
  • 在对话式推荐系统中利用大型语言模型

    本文提出了一个使用大型语言模型的端到端大规模语音推荐系统，并介绍了一些技术和实现细节，包括用户偏好理解、灵活对话管理、基于 LLM 的用户仿真器等。

    May, 2023

  • 一种大型语言模型增强的对话式推荐系统

    利用大型语言模型开发了一种新的会话式推荐系统（LLMCRS），能够有效管理子任务、解决不同的子任务、并生成与用户交互的响应，通过细化工作流程和使用强化学习的反馈优化，实验结果表明其性能超过现有方法。

    Aug, 2023

  • 基于外部知识和目标指导的基于 LLM 的对话推荐系统

    本文旨在高效地使大型语言模型在会话推荐系统任务中使用外部知识和目标引导。通过对先进的大型语言模型在特定领域的会话推荐系统任务中的局限性进行综合评估，我们发现外部知识和目标引导对于推荐准确性和语言质量有显著的贡献。基于这一发现，我们提出了一种新颖的 ChatCRS 框架，通过实现知识检索代理和目标规划代理，将复杂的会话推荐系统任务分解为多个子任务。在两个多目标会话推荐系统数据集上的实验结果表明，ChatCRS 建立了新的最先进基准，将信息的语言质量提高了 17%，主动性提高了 27%，并且推荐准确性提升了十倍。

    May, 2024

  • 基于 LLM 的可控、可扩展、人参与的用户模拟器框架用于对话推荐系统

    我们介绍了一种可控、可扩展和人工参与的用户模拟器框架 (CSHI)，通过插件管理器管理用户模拟器的行为，以提供更真实和令人信服的用户交互体验，并通过实验证明我们的框架能够适应各种对话推荐设置并有效地模拟用户的个性化偏好，从而促进对现有 CRS 研究的可靠评估和高质量对话推荐数据集的创建。

    May, 2024

  • 当前基于 LLM 的对话推荐用户模拟器的局限性分析

    使用大型语言模型构建用户仿真器在对话推荐系统中存在一些限制和评估方法上的问题，因此提出了 SimpleUserSim 方法通过简单策略指导话题以显著提高推荐结果。

    Mar, 2024

  • 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

  • 电商售前对话中的会话式推荐系统与大型语言模型的完美结合

    本文研究了将大型语言模型与对话型推荐系统结合在电子商务售前对话中的有效性，并提出了两种协作方法：对话型推荐系统辅助大型语言模型和大型语言模型辅助对话型推荐系统。通过对真实世界电子商务售前对话数据集进行广泛实验，我们分析了两种协作方法在四个任务上对电子商务售前对话的影响，发现 CRS 和 LLM 之间的协作在某些情况下非常有效。

    Oct, 2023

  • 通过知识增强的提示学习实现统一的对话式推荐系统

    本论文提出了基于知识增强提示学习的统一会话型推荐系统模型 UniCRS，通过使用包含融合知识表示、任务特定软标记和对话上下文的知识增强提示来实现一体化的推荐和对话子任务，并证明了这种方法的有效性。

    Jun, 2022

  • 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

  • 多维用户建模的用户中心对话推荐

    本文提出了一种基于用户中心的对话推荐模型，该模型利用了用户历史对话记录和类似用户的信息作为用户偏好的重要来源，在对话生成和推荐方面表现出了优越性。

    Apr, 2022