論文の概要: U-NEED: A Fine-grained Dataset for User Needs-Centric E-commerce Conversational Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04774v1
• Date: Fri, 5 May 2023 01:44:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 14:01:32.486563
• Title: U-NEED: A Fine-grained Dataset for User Needs-Centric E-commerce Conversational Recommendation
• Title（参考訳）: u-need: ユーザニーズ中心の電子商取引推薦のためのきめ細かいデータセット
• Authors: Yuanxing Liu, Weinan Zhang, Baohua Dong, Yan Fan, Hang Wang, Fan Feng, Yifan Chen, Ziyu Zhuang, Hengbin Cui, Yongbin Li, Wanxiang Che
• Abstract要約: 現実のEコマースシナリオからユーザニーズ中心のEコマース対話推薦データセット(U-NEED)を構築した。 U-NEEDは,5つのカテゴリ (ii) 333,879のユーザ行動と, (iii) 332,148の製品知識の3種類のリソースで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.81301478480005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational recommender systems (CRSs) aim to understand the information needs and preferences expressed in a dialogue to recommend suitable items to the user. Most of the existing conversational recommendation datasets are synthesized or simulated with crowdsourcing, which has a large gap with real-world scenarios. To bridge the gap, previous work contributes a dataset E-ConvRec, based on pre-sales dialogues between users and customer service staff in E-commerce scenarios. However, E-ConvRec only supplies coarse-grained annotations and general tasks for making recommendations in pre-sales dialogues. Different from that, we use real user needs as a clue to explore the E-commerce conversational recommendation in complex pre-sales dialogues, namely user needs-centric E-commerce conversational recommendation (UNECR). In this paper, we construct a user needs-centric E-commerce conversational recommendation dataset (U-NEED) from real-world E-commerce scenarios. U-NEED consists of 3 types of resources: (i) 7,698 fine-grained annotated pre-sales dialogues in 5 top categories (ii) 333,879 user behaviors and (iii) 332,148 product knowledge tuples. To facilitate the research of UNECR, we propose 5 critical tasks: (i) pre-sales dialogue understanding (ii) user needs elicitation (iii) user needs-based recommendation (iv) pre-sales dialogue generation and (v) pre-sales dialogue evaluation. We establish baseline methods and evaluation metrics for each task. We report experimental results of 5 tasks on U-NEED. We also report results in 3 typical categories. Experimental results indicate that the challenges of UNECR in various categories are different.
• Abstract（参考訳）: 会話推薦システム(CRS)は,対話で表現される情報ニーズや嗜好を理解し,適切な項目をユーザに推薦することを目的としている。 既存の会話型レコメンデーションデータセットのほとんどは、クラウドソーシングによって合成またはシミュレートされており、現実のシナリオと大きなギャップがある。 ギャップを埋めるために、以前の作業は、Eコマースシナリオにおけるユーザとカスタマーサービススタッフ間の事前販売対話に基づくデータセットE-ConvRecに貢献している。 しかし、E-ConvRecは、大まかなアノテーションと、事前販売の対話でレコメンデーションを行うための一般的なタスクのみを提供する。 それとは違って、私たちは、ユーザニーズ中心のEコマース対話レコメンデーション(UNECR)という複雑なプレセールス対話において、Eコマースの会話レコメンデーションを探求する手がかりとして、実際のユーザニーズを使用します。 本稿では,現実のEコマースシナリオからユーザニーズ中心のEコマース対話レコメンデーションデータセット(U-NEED)を構築する。 U-NEEDは3種類のリソースから構成される。 (i)5つのカテゴリーの細粒化前販売対話7,698件 (ii)ユーザーの行動333,879件 (iii)製品知識タプル332,148。 UNECRの研究を容易にするために,我々は5つの重要な課題を提案する。 (i)事前販売の対話理解 (ii)利用者には啓発が必要である (iii)ユーザニーズに基づくレコメンデーション (iv)プレセール対話生成及び (v)事前販売対話評価。 各タスクのベースラインメソッドと評価メトリクスを確立します。 U-NEEDにおける5つの課題の実験結果について報告する。 また,3つの典型例を報告した。 実験結果から,様々なカテゴリーにおけるUNECRの課題が異なることが明らかとなった。

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