論文の概要: Hierarchical Conversational Preference Elicitation with Bandit Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06129v1
• Date: Tue, 6 Sep 2022 05:35:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 17:50:25.016768
• Title: Hierarchical Conversational Preference Elicitation with Bandit Feedback
• Title（参考訳）: バンディットフィードバックによる階層的会話嗜好誘発
• Authors: Jinhang Zuo, Songwen Hu, Tong Yu, Shuai Li, Handong Zhao, Carlee Joe-Wong
• Abstract要約: 提案システムでは,各ラウンドで推薦するキータームかアイテムのいずれかを選択することができる。 実世界のデータセットを調査・分析し、先行研究と異なり、キーターム報酬は主に代表品の報酬に影響されていることを確認する。 我々は、この観測結果とキータームとアイテム間の階層構造を利用する2つの帯域幅アルゴリズム、Hier-UCBとHier-LinUCBを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.507341041113825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent advances of conversational recommendations provide a promising way to efficiently elicit users' preferences via conversational interactions. To achieve this, the recommender system conducts conversations with users, asking their preferences for different items or item categories. Most existing conversational recommender systems for cold-start users utilize a multi-armed bandit framework to learn users' preference in an online manner. However, they rely on a pre-defined conversation frequency for asking about item categories instead of individual items, which may incur excessive conversational interactions that hurt user experience. To enable more flexible questioning about key-terms, we formulate a new conversational bandit problem that allows the recommender system to choose either a key-term or an item to recommend at each round and explicitly models the rewards of these actions. This motivates us to handle a new exploration-exploitation (EE) trade-off between key-term asking and item recommendation, which requires us to accurately model the relationship between key-term and item rewards. We conduct a survey and analyze a real-world dataset to find that, unlike assumptions made in prior works, key-term rewards are mainly affected by rewards of representative items. We propose two bandit algorithms, Hier-UCB and Hier-LinUCB, that leverage this observed relationship and the hierarchical structure between key-terms and items to efficiently learn which items to recommend. We theoretically prove that our algorithm can reduce the regret bound's dependency on the total number of items from previous work. We validate our proposed algorithms and regret bound on both synthetic and real-world data.
• Abstract（参考訳）: 近年の会話レコメンデーションの進歩は、対話的インタラクションを通じてユーザの好みを効率的に導き出す有望な方法を提供している。 これを実現するため、推薦者は利用者と会話を行い、異なる項目や項目カテゴリの好みを尋ねる。 コールドスタートユーザのための既存の会話レコメンデーションシステムは、マルチアームのバンディットフレームワークを使用して、ユーザの好みをオンラインで学習する。 しかし、個々の項目ではなく項目カテゴリを問うために事前に定義された会話頻度に依存しており、これはユーザー体験を損なう過度な会話相互作用を引き起こす可能性がある。 キータームに関するより柔軟な質問を可能にするために、提案システムは、各ラウンドで推奨するキータームまたはアイテムを選択し、これらのアクションの報酬を明示的にモデル化する。 これは、キーターム要求とアイテムレコメンデーションの間の新たな調査-探索(EE)トレードオフを扱う動機となり、キータームとアイテムの報酬の関係を正確にモデル化する必要があります。 実世界のデータセットを調査・分析し、先行研究と異なり、キーターム報酬は主に代表品の報酬に影響されていることを確認する。 そこで我々は,この観測された関係とキーワードと項目間の階層構造を利用して,推奨項目を効率的に学習する2つのバンドイットアルゴリズム,hier-ucbとhier-linucbを提案する。 理論上,本アルゴリズムは,先行研究の項目数に対する後悔境界の依存性を低減できることを実証する。 提案するアルゴリズムと,合成データと実世界データの両方に拘束された後悔を検証する。

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