May, 2024
ChatGPT 基于对话推荐系统的用户体验导航：提示引导和推荐领域的影响
Navigating User Experience of ChatGPT-based Conversational Recommender Systems: The Effects of Prompt Guidance and Recommendation Domain
Yizhe Zhang, Yucheng Jin, Li Chen, Ting Yang
TL;DR使用 ChatGPT 为基础的对话式推荐系统研究了 Prompt Guidance（PG）和 Recommendation Domain（RD）这两个因素对系统整体用户体验的影响，并发现 PG 可以大大提升系统的可解释性、适应性、感知易用性和透明度，而用户在书籍推荐领域相较于职位推荐领域更倾向于感知到新颖性，并展现更高的从事和尝试推荐项目的倾向。此外，PG 对某些用户体验度量和交互行为的影响似乎受到推荐领域的调节，这也证明了这两个因素之间的交互效应。该研究为基于 ChatGPT 的用户中心评估的对话式推荐系统提供了实用的设计指导。