論文の概要: Snippet-based Conversational Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06064v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 19:09:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:05:31.434308
• Title: Snippet-based Conversational Recommender System
• Title（参考訳）: スニペットを用いた会話レコメンダシステム
• Authors: Haibo Sun, Naoki Otani, Hannah Kim, Dan Zhang, Nikita Bhutani,
• Abstract要約: SnipRecは,ユーザレビューなどのユーザ生成コンテンツを利用して,幅広いユーザ表現をキャプチャする,新たなリソース効率の高い手法を提案する。 レストラン、本、衣類の領域での実験では、スニペットベースの表現は文書や文ベースの表現よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.943863017830094
• License:
• Abstract: Conversational Recommender Systems (CRS) engage users in interactive dialogues to gather preferences and provide personalized recommendations. While existing studies have advanced conversational strategies, they often rely on predefined attributes or expensive, domain-specific annotated datasets, which limits their flexibility in handling diverse user preferences and adaptability across domains. We propose SnipRec, a novel resource-efficient approach that leverages user-generated content, such as customer reviews, to capture a broader range of user expressions. By employing large language models to map reviews and user responses into concise snippets, SnipRec represents user preferences and retrieves relevant items without the need for intensive manual data collection or fine-tuning. Experiments across the restaurant, book, and clothing domains show that snippet-based representations outperform document- and sentence-based representations, achieving Hits@10 of 0.25-0.55 with 3,000 to 10,000 candidate items while successfully handling free-form user responses.
• Abstract（参考訳）: Conversational Recommender Systems (CRS) は、対話型対話にユーザを巻き込み、好みを収集し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供する。 既存の研究には高度な会話戦略があるが、多くの場合、事前に定義された属性や高価なドメイン固有のアノテーション付きデータセットに頼っている。 SnipRecは,ユーザレビューなどのユーザ生成コンテンツを利用して,幅広いユーザ表現をキャプチャする,新たなリソース効率の高い手法を提案する。 レビューやユーザレスポンスを簡潔なスニペットにマップするために,大規模な言語モデルを使用することで,SnipRecはユーザの好みを表現し,手作業によるデータ収集や微調整を必要とせずに,関連する項目を検索する。 レストラン、本、衣類の領域での実験では、スニペットベースの表現は文書や文ベースの表現よりも優れており、フリーフォームのユーザー応答をうまく処理しながら、候補項目3,000から10,000項目のHits@10を達成している。

関連論文リスト

• Towards Empathetic Conversational Recommender Systems [77.53167131692]
  本稿では,共感型会話レコメンデータ(ECR)フレームワークを提案する。 ECRには、感情対応アイテムレコメンデーションと感情対応応答生成という、2つの主要なモジュールが含まれている。 ReDialデータセットの実験は、推奨精度を高め、ユーザの満足度を向上させる上で、我々のフレームワークの有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T15:43:07Z)
• Leveraging Knowledge Graph Embedding for Effective Conversational Recommendation [4.079573593766921]
  知識グラフに基づく会話推薦システム(KG-CRS参照)を提案する。 具体的には,まずユーザ・テムグラフとアイテム・アトリビュートグラフを動的グラフに統合し,否定的な項目や属性を除去することで対話プロセス中に動的に変化する。 次に、ユーザ、アイテム、属性の情報埋め込みを、グラフ上の隣人の伝播も考慮して学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T15:38:55Z)
• MemoCRS: Memory-enhanced Sequential Conversational Recommender Systems with Large Language Models [51.65439315425421]
  大規模言語モデルを用いたメモリ拡張型会話レコメンダシステムフレームワーク(MemoCRS)を提案する。 ユーザ固有のメモリは、パーソナライズされた関心事のために各ユーザに合わせて調整される。 共同知識と推論ガイドラインをカプセル化した一般的な記憶は、ユーザに共有知識を提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T04:57:25Z)
• Parameter-Efficient Conversational Recommender System as a Language Processing Task [52.47087212618396]
  会話レコメンデータシステム(CRS)は,自然言語会話を通じてユーザの嗜好を喚起することで,ユーザに対して関連項目を推薦することを目的としている。 先行作業では、アイテムのセマンティック情報、対話生成のための言語モデル、関連する項目のランク付けのためのレコメンデーションモジュールとして、外部知識グラフを利用することが多い。 本稿では、自然言語の項目を表現し、CRSを自然言語処理タスクとして定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T14:07:34Z)
• Conversational Recommendation as Retrieval: A Simple, Strong Baseline [4.737923227003888]
  会話レコメンデーションシステム(CRS)は,自然言語会話を通じて適切な項目をユーザに推薦することを目的としている。 ほとんどのCRSアプローチは、これらの会話によって提供されるシグナルを効果的に利用しない。 CRS項目推薦タスクに対して、代替情報検索(IR)スタイルのアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T06:21:31Z)
• COLA: Improving Conversational Recommender Systems by Collaborative Augmentation [9.99763097964222]
  アイテム表現学習とユーザ嗜好モデリングの両方を改善するために,協調的拡張(COLA)手法を提案する。 すべての会話から対話型ユーザテムグラフを構築し,ユーザ認識情報によってアイテム表現を拡大する。 ユーザの嗜好モデルを改善するため,学習コーパスから類似した会話を検索し,ユーザの興味を反映した関連項目や属性を用いてユーザ表現を増強する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T12:37:28Z)
• User-Centric Conversational Recommendation with Multi-Aspect User Modeling [47.310579802092384]
  CRSタスクにおけるユーザの嗜好学習の本質に回帰するユーザ中心会話推薦(UCCR)モデルを提案する。 複数視点の選好マッパーを用いて,現在および歴史的セッションにおける異なる視点の内在的相関を学習する。 学習したマルチアスペクトのマルチビューユーザ嗜好は、レコメンデーションと対話生成に使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T07:08:46Z)
• Learning to Ask Appropriate Questions in Conversational Recommendation [49.31942688227828]
  対話型レコメンデーションのための新しいフレームワークであるKnowledge-Based Question Generation System (KBQG)を提案する。 KBQGは、構造化知識グラフから最も関連性の高い関係を識別することにより、ユーザの好みをよりきめ細かな粒度でモデル化する。 最終的には、正確な推奨は会話の順番を少なくして生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T03:58:10Z)
• Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion [77.21442487537139]
  対話型レコメンデータシステム(CRS)は,対話型対話を通じて高品質なアイテムをユーザに推薦することを目的としている。 まず、会話データ自体にユーザの好みを正確に理解するための十分なコンテキスト情報がない。 第二に、自然言語表現とアイテムレベルのユーザ嗜好の間には意味的なギャップがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T11:14:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。