論文の概要: Seamlessly Unifying Attributes and Items: Conversational Recommendation
for Cold-Start Users
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12979v5
- Date: Wed, 5 Oct 2022 08:15:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 03:27:34.859234
- Title: Seamlessly Unifying Attributes and Items: Conversational Recommendation
for Cold-Start Users
- Title（参考訳）: 属性と項目をシームレスに統一する:コールドスタートユーザのための会話勧告
- Authors: Shijun Li, Wenqiang Lei, Qingyun Wu, Xiangnan He, Peng Jiang, Tat-Seng
Chua
- Abstract要約: コールドスタートユーザに対しては,属性を問うと同時に,ユーザに対して対話的に商品を推薦する,対話型レコメンデーションを提案する。
会話型トンプソンサンプリング(ConTS)モデルでは,最大報酬の腕を選択することで,対話型レコメンデーションにおけるすべての質問を一意に解決する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.28351584726092
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Static recommendation methods like collaborative filtering suffer from the
inherent limitation of performing real-time personalization for cold-start
users. Online recommendation, e.g., multi-armed bandit approach, addresses this
limitation by interactively exploring user preference online and pursuing the
exploration-exploitation (EE) trade-off. However, existing bandit-based methods
model recommendation actions homogeneously. Specifically, they only consider
the items as the arms, being incapable of handling the item attributes, which
naturally provide interpretable information of user's current demands and can
effectively filter out undesired items. In this work, we consider the
conversational recommendation for cold-start users, where a system can both ask
the attributes from and recommend items to a user interactively. This important
scenario was studied in a recent work. However, it employs a hand-crafted
function to decide when to ask attributes or make recommendations. Such
separate modeling of attributes and items makes the effectiveness of the system
highly rely on the choice of the hand-crafted function, thus introducing
fragility to the system. To address this limitation, we seamlessly unify
attributes and items in the same arm space and achieve their EE trade-offs
automatically using the framework of Thompson Sampling. Our Conversational
Thompson Sampling (ConTS) model holistically solves all questions in
conversational recommendation by choosing the arm with the maximal reward to
play. Extensive experiments on three benchmark datasets show that ConTS
outperforms the state-of-the-art methods Conversational UCB (ConUCB) and
Estimation-Action-Reflection model in both metrics of success rate and average
number of conversation turns.
- Abstract（参考訳）: コラボレーティブフィルタリングのような静的レコメンデーションメソッドは、コールドスタートユーザに対してリアルタイムパーソナライズを実行するという固有の制限に苦しむ。
オンラインレコメンデーション、例えばマルチ武器のバンディットアプローチは、オンラインのユーザの好みをインタラクティブに探索し、EE(Exploitation-Exploitation)トレードオフを追求することで、この制限に対処する。
しかし、既存のバンディットに基づく手法は、同質に推奨行動をモデル化する。
具体的には、アイテム属性を扱うことができないため、ユーザの現在の要求の解釈可能な情報を提供し、望ましくないアイテムを効果的にフィルタリングすることができる。
本研究では,コールドスタートユーザに対して,ユーザが対話的に属性を問うり,アイテムを推薦したりできる対話型レコメンデーションについて検討する。
この重要なシナリオは最近の研究で研究された。
しかし、属性をいつ尋ねるか、あるいはレコメンデーションを行うかを決めるために手作りの関数を使う。
このような属性と項目の分離したモデリングは、システムの有効性を手作り機能の選択に大きく依存させ、システムに脆弱をもたらす。
この制限に対処するため、同じアームスペースで属性とアイテムをシームレスに統一し、Thompson Samplingのフレームワークを使用してEEのトレードオフを自動的に達成します。
会話型トンプソンサンプリング(ConTS)モデルでは,最大報酬の腕を選択することで,対話型レコメンデーションにおけるすべての質問を一意に解決する。
3つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、ConTSは、成功率と平均会話回数の両方で、最先端の手法であるConUCB(Conversational UCB)と推定-Action-Reflectionモデルより優れていることが示された。
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