Att söka efter och fatta beslut om information blir allt svårare i takt med att mängden information och antalet val ökar. Rekommendationssystem hjälper användare att hitta objekt av en viss typ, såsom filmer eller restauranger, men är fortfarande något obekvämt att använda. Vår lösning är att dra nytta av de kompletterande styrkorna av personliga rekommendationssystem och dialogsystem, skapa personliga assistenter. Vi presenterar ett system -Adaptive Place Advisor - som behandlar objektval som en interaktiv, konversationsprocess, med programmet frågar om objektattribut och användaren svarar. Individuella, långsiktiga användarpreferenser erhålls diskret under normala rekommendationsdialoger och används för att styra framtida samtal med samma användare. Vi presenterar en ny användarmodell som påverkar både objektsökning och de frågor som ställs under ett samtal. Vi visar hur effektivt vårt system är när det gäller att avsevärt minska den tid och det antal interaktioner som krävs för att hitta en tillfredsställande produkt, jämfört med en kontrollgrupp av användare som interagerar med en icke-adaptiv version av systemet.
För regelbaserade personanpassade dialogsystem, Thompson et al. REF föreslår ett interaktivt system där användare kan välja en plats via en interaktiv konversationsprocess och systemet kan lära användaren att föredra att förbättra framtida konversationer.
A Personalized System for Conversational Recommendations
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 21, pages 393-428, 2004', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}