論文の概要: COOKIE: A Dataset for Conversational Recommendation over Knowledge Graphs in E-commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09237v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 00:11:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 21:02:00.805993
• Title: COOKIE: A Dataset for Conversational Recommendation over Knowledge Graphs in E-commerce
• Title（参考訳）: COOKIE:Eコマースにおける知識グラフに関する会話勧告データセット
• Authors: Zuohui Fu, Yikun Xian, Yaxin Zhu, Yongfeng Zhang, Gerard de Melo
• Abstract要約: 我々は,COOKIEと呼ばれる電子商取引プラットフォームにおける知識グラフに対する対話的推薦のための新しいデータセットを提案する。 データセットはAmazonのレビューコーパスから構築され、ユーザエージェント対話とカスタムナレッジグラフを統合してレコメンデーションする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.95907840457471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a new dataset for conversational recommendation over knowledge graphs in e-commerce platforms called COOKIE. The dataset is constructed from an Amazon review corpus by integrating both user-agent dialogue and custom knowledge graphs for recommendation. Specifically, we first construct a unified knowledge graph and extract key entities between user--product pairs, which serve as the skeleton of a conversation. Then we simulate conversations mirroring the human coarse-to-fine process of choosing preferred items. The proposed baselines and experiments demonstrate that our dataset is able to provide innovative opportunities for conversational recommendation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,電子商取引プラットフォームのナレッジグラフよりも会話レコメンデーションのための新しいデータセット cookie を提案する。 データセットはAmazonのレビューコーパスから構築され、ユーザエージェント対話とカスタムナレッジグラフを統合してレコメンデーションする。 具体的には,まず統合知識グラフを構築し,会話のスケルトンとして機能するユーザとプロダクトのペア間の重要なエンティティを抽出する。 そして、選択した項目を人間の粗大なプロセスに反映した会話をシミュレートする。 提案したベースラインと実験により,我々のデータセットが会話レコメンデーションに革新的な機会を提供することを示す。

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