論文の概要: Empowering Retrieval-based Conversational Recommendation with Contrasting User Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22005v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 21:45:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:30:45.959057
• Title: Empowering Retrieval-based Conversational Recommendation with Contrasting User Preferences
• Title（参考訳）: ユーザの嗜好を対比した検索型会話レコメンデーションの活用
• Authors: Heejin Kook, Junyoung Kim, Seongmin Park, Jongwuk Lee,
• Abstract要約: 我々は、Contrasting user pReference expAnsion and Learning (CORAL)と呼ばれる対話型推薦モデルを提案する。 コーラルは、ユーザの隠れた好みを、コントラストの好み拡張によって抽出する。 対照的な選好を明確に区別し、選好認識学習を通じてレコメンデーションプロセスに活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.249992789091415
• License:
• Abstract: Conversational recommender systems (CRSs) are designed to suggest the target item that the user is likely to prefer through multi-turn conversations. Recent studies stress that capturing sentiments in user conversations improves recommendation accuracy. However, they employ a single user representation, which may fail to distinguish between contrasting user intentions, such as likes and dislikes, potentially leading to suboptimal performance. To this end, we propose a novel conversational recommender model, called COntrasting user pReference expAnsion and Learning (CORAL). Firstly, CORAL extracts the user's hidden preferences through contrasting preference expansion using the reasoning capacity of the LLMs. Based on the potential preference, CORAL explicitly differentiates the contrasting preferences and leverages them into the recommendation process via preference-aware learning. Extensive experiments show that CORAL significantly outperforms existing methods in three benchmark datasets, improving up to 99.72% in Recall@10. The code and datasets are available at https://github.com/kookeej/CORAL
• Abstract（参考訳）: 会話レコメンデータシステム(CRS)は、ユーザがマルチターン会話を通じて好むであろう対象項目を提案するように設計されている。 近年の研究では、ユーザの会話における感情の捉え方が推奨精度を向上させることが強調されている。 しかし、彼らは単一のユーザ表現を採用しており、好意や嫌悪といった対照的なユーザの意図を区別することができず、潜在的に最適以下のパフォーマンスにつながる可能性がある。 そこで本稿では,Contrasting user pReference expAnsion and Learning (CORAL) と呼ばれる対話型推薦モデルを提案する。 まず、LLMの推論能力を用いて、好み拡張を対比することで、ユーザの隠れた好みを抽出する。 潜在的な選好に基づいて、Coralはコントラストの選好を明確に区別し、選好認識学習を通じてレコメンデーションプロセスに活用する。 大規模な実験によると、Coralは3つのベンチマークデータセットで既存のメソッドを著しく上回り、Recall@10.99.72%まで改善している。 コードとデータセットはhttps://github.com/kookeej/CORALで公開されている。

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