En personlig samtalsförsäljare kan ha mycket kommersiell potential. Företag inom e-handel såsom Amazon, eBay, JD, Alibaba etc. lotsar sådana agenter med sina användare. Forskningen om detta ämne är dock mycket begränsad och befintliga lösningar är antingen baserade på enkel runda adhoc sökmotor eller traditionella multi runda dialogsystem. De använder vanligtvis bara användaringångar i den aktuella sessionen, ignorerar användarnas långsiktiga preferenser. Å andra sidan är det välkänt att försäljning omräkningskursen kan förbättras kraftigt baserat på recommender system, som lär användaren preferenser baserade på tidigare inköp beteende och optimera affärsorienterade mått såsom omräkningskurs eller förväntade intäkter. I detta arbete, föreslår vi att integrera forskning i dialogsystem och rekommendera system i en ny och enhetlig djup förstärkning lärande ram för att bygga en personlig konversation rekommendation agent som optimerar en per session baserad verktygsfunktion. I synnerhet föreslår vi att representera en användarkonversation historia som en halvstrukturerad användarfråga med facet-värde par. Denna fråga genereras och uppdateras av tro tracker som analyserar naturliga språk uttalanden av användaren vid varje steg. Vi föreslår en uppsättning maskinåtgärder som är anpassade för rekommendationsagenter och utbildar ett djupt politiskt nätverk för att avgöra vilka åtgärder (dvs. begära värdet av en aspekt eller lämna en rekommendation) bör agenten ta vid varje steg. Vi utbildar en personlig rekommendation modell som använder både användarens tidigare betyg och användarfråga samlas i den aktuella konversationssessionen när man gör betygsprognoser och genererar rekommendationer. Ett sådant konversationssystem försöker ofta samla in användarinställningar genom att ställa frågor. När tillräckligt med användarpreferens samlas in, det gör personliga rekommendationer till användaren. Vi utför både simuleringsförsök och verkliga användarstudier online för att visa hur effektivt det föreslagna ramverket är.
Sol och al. I Ref föreslogs ett rekommendationssystem baserat på ett liknande paradigm, som också samlar in användarnas föredragna värden för givna aspekter och använder en förstärkt inlärningsram för att välja åtgärder från att be om värdena eller göra rekommendationer genom att optimera en funktion för nytta per session.
Conversational Recommender System
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}