論文の概要: Comparison-based Conversational Recommender System with Relative Bandit Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09837v1
• Date: Sun, 21 Aug 2022 08:05:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:27:48.996687
• Title: Comparison-based Conversational Recommender System with Relative Bandit Feedback
• Title（参考訳）: 相対的バンディットフィードバックを用いた会話レコメンダシステムの比較
• Authors: Zhihui Xie, Tong Yu, Canzhe Zhao, Shuai Li
• Abstract要約: 比較に基づく会話推薦システムを提案する。 我々はRelativeConUCBと呼ばれる新しい帯域幅アルゴリズムを提案する。 合成および実世界の両方のデータセットに対する実験により,提案手法の利点が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.680698037463488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the recent advances of conversational recommendations, the recommender system is able to actively and dynamically elicit user preference via conversational interactions. To achieve this, the system periodically queries users' preference on attributes and collects their feedback. However, most existing conversational recommender systems only enable the user to provide absolute feedback to the attributes. In practice, the absolute feedback is usually limited, as the users tend to provide biased feedback when expressing the preference. Instead, the user is often more inclined to express comparative preferences, since user preferences are inherently relative. To enable users to provide comparative preferences during conversational interactions, we propose a novel comparison-based conversational recommender system. The relative feedback, though more practical, is not easy to be incorporated since its feedback scale is always mismatched with users' absolute preferences. With effectively collecting and understanding the relative feedback from an interactive manner, we further propose a new bandit algorithm, which we call RelativeConUCB. The experiments on both synthetic and real-world datasets validate the advantage of our proposed method, compared to the existing bandit algorithms in the conversational recommender systems.
• Abstract（参考訳）: 近年の会話レコメンデーションの進歩により、レコメンデーションシステムは対話による対話を通じてユーザの好みを積極的に動的に引き出すことができる。 これを実現するために,ユーザの属性に対する嗜好を定期的にクエリし,フィードバックを収集する。 しかし,既存の会話レコメンデータシステムでは,属性に対する絶対的なフィードバックしか提供できない。 実際には、ユーザーが好みを表現する際にバイアスのあるフィードバックを提供する傾向があるため、絶対的なフィードバックは通常制限される。 その代わり、ユーザーは本質的に相対的な嗜好であるため、比較選好を表現する傾向が強くなる。 そこで本稿では,ユーザが会話の対話中に比較嗜好を提供するために,新しい比較に基づく会話推薦システムを提案する。 相対的なフィードバックはより実践的ではあるが、フィードバックのスケールは常にユーザの絶対的な好みと一致しているため、組み込むのは容易ではない。 対話的手法による相対的フィードバックを効果的に収集し,理解することで,我々はRelativeConUCBと呼ぶ新しい帯域幅アルゴリズムを提案する。 合成データと実世界のデータの両方における実験は、提案手法の利点を検証し、会話型推薦システムにおける既存のバンディットアルゴリズムと比較した。

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