論文の概要: Leveraging Historical Interaction Data for Improving Conversational Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08247v1
• Date: Wed, 19 Aug 2020 03:43:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 08:40:07.185981
• Title: Leveraging Historical Interaction Data for Improving Conversational Recommender System
• Title（参考訳）: 履歴対話データを活用した会話推薦システムの改善
• Authors: Kun Zhou, Wayne Xin Zhao, Hui Wang, Sirui Wang, Fuzheng Zhang, Zhongyuan Wang and Ji-Rong Wen
• Abstract要約: アイテムと属性に基づく嗜好シーケンスを統合するための,新しい事前学習手法を提案する。 実世界の2つのデータセットの実験結果から,本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.90963882850265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, conversational recommender system (CRS) has become an emerging and practical research topic. Most of the existing CRS methods focus on learning effective preference representations for users from conversation data alone. While, we take a new perspective to leverage historical interaction data for improving CRS. For this purpose, we propose a novel pre-training approach to integrating both item-based preference sequence (from historical interaction data) and attribute-based preference sequence (from conversation data) via pre-training methods. We carefully design two pre-training tasks to enhance information fusion between item- and attribute-based preference. To improve the learning performance, we further develop an effective negative sample generator which can produce high-quality negative samples. Experiment results on two real-world datasets have demonstrated the effectiveness of our approach for improving CRS.
• Abstract（参考訳）: 近年,会話レコメンデーションシステム(CRS)が,新たな,実践的な研究課題となっている。 既存のcrs手法のほとんどは、会話データのみからユーザの効果的な選好表現を学習することに焦点を当てている。 一方,CRSの改善に歴史的なインタラクションデータを活用するために,新たな視点を採っている。 そこで本研究では,アイテムベースの嗜好シーケンス(履歴対話データから)と属性ベースの選好シーケンス(会話データから)を事前学習手法で統合する,新しい事前学習手法を提案する。 我々は2つの事前学習タスクを慎重に設計し、アイテムと属性に基づく嗜好間の情報融合を強化する。 学習性能を向上させるため,高品質な負のサンプルを生成できる効果的な負のサンプル生成装置を開発した。 実世界の2つのデータセットにおける実験結果から,crs改善へのアプローチの有効性が示された。

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