論文の概要: A Survey on Intent-aware Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16350v3
• Date: Sat, 19 Oct 2024 18:04:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 12:30:56.867589
• Title: A Survey on Intent-aware Recommender Systems
• Title（参考訳）: インテント・アウェア・レコメンダシステムに関する調査
• Authors: Dietmar Jannach, Markus Zanker,
• Abstract要約: 推薦システムは、ある時点にサービスを利用するというユーザの意図を考慮に入れることを目的としている。 本稿では,次世代のIntent-Aware Recommender Systemsを構築するための既存のアプローチを調査し,分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.761638205244427
• License:
• Abstract: Many modern online services feature personalized recommendations. A central challenge when providing such recommendations is that the reason why an individual user accesses the service may change from visit to visit or even during an ongoing usage session. To be effective, a recommender system should therefore aim to take the users' probable intent of using the service at a certain point in time into account. In recent years, researchers have thus started to address this challenge by incorporating intent-awareness into recommender systems. Correspondingly, a number of technical approaches were put forward, including diversification techniques, intent prediction models or latent intent modeling approaches. In this paper, we survey and categorize existing approaches to building the next generation of Intent-Aware Recommender Systems (IARS). Based on an analysis of current evaluation practices, we outline open gaps and possible future directions in this area, which in particular include the consideration of additional interaction signals and contextual information to further improve the effectiveness of such systems.
• Abstract（参考訳）: 現代のオンラインサービスの多くはパーソナライズされたレコメンデーションを提供している。 このようなレコメンデーションを提供する上で重要な課題は、個々のユーザがサービスにアクセスした理由は、訪問から訪問、あるいは継続している利用セッションの間であっても変わる可能性があることだ。 有効にするためには、ある時点で利用者のサービス利用意図を考慮に入れておくことが必要である。 近年、研究者はリコメンデーターシステムに意図認識を組み込むことでこの問題に対処し始めている。 それに対応して、多様化技術、意図予測モデル、潜在意図モデリングアプローチなど、多くの技術的アプローチが推進された。 本稿では,次世代のIntent-Aware Recommender Systems(IARS)の構築に向けた既存のアプローチを調査し,分類する。 現在の評価実践の分析に基づいて,この領域におけるオープンギャップと将来的な方向性を概説し,特に,このようなシステムの有効性をさらに向上させるために,追加の相互作用信号と文脈情報の考察を含む。

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