論文の概要: A Literature Review on Simulation in Conversational Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20291v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 09:53:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.687529
• Title: A Literature Review on Simulation in Conversational Recommender Systems
• Title（参考訳）: 会話レコメンダシステムにおけるシミュレーションに関する文献レビュー
• Authors: Haoran Zhang, Xin Zhao, Jinze Chen, Junpeng Guo,
• Abstract要約: Conversational Recommender Systems (CRS) は、マルチターン対話を通じてパーソナライズされたレコメンデーションを提供する新しいアプローチとして注目されている。 このレビューは、関連する出版物をデータセット構築、アルゴリズム設計、システム評価、実証研究の4つのグループに分類する分類学の枠組みを開発した。 解析の結果,シミュレーション手法がCRSの主な課題に対処する上で重要な役割を担っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.308825521235605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational Recommender Systems (CRSs) have garnered attention as a novel approach to delivering personalized recommendations through multi-turn dialogues. This review developed a taxonomy framework to systematically categorize relevant publications into four groups: dataset construction, algorithm design, system evaluation, and empirical studies, providing a comprehensive analysis of simulation methods in CRSs research. Our analysis reveals that simulation methods play a key role in tackling CRSs' main challenges. For example, LLM-based simulation methods have been used to create conversational recommendation data, enhance CRSs algorithms, and evaluate CRSs. Despite several challenges, such as dataset bias, the limited output flexibility of LLM-based simulations, and the gap between text semantic space and behavioral semantics, persist due to the complexity in Human-Computer Interaction (HCI) of CRSs, simulation methods hold significant potential for advancing CRS research. This review offers a thorough summary of the current research landscape in this domain and identifies promising directions for future inquiry.
• Abstract（参考訳）: Conversational Recommender Systems (CRS) は、マルチターン対話を通じてパーソナライズされたレコメンデーションを提供する新しいアプローチとして注目されている。 このレビューでは、関連する出版物を、データセットの構築、アルゴリズム設計、システム評価、実証研究の4つのグループに体系的に分類し、CRSの研究におけるシミュレーション手法の包括的な分析を提供する分類体系を開発した。 解析の結果,シミュレーション手法がCRSの主な課題に対処する上で重要な役割を担っていることが明らかとなった。 例えば、LLMに基づくシミュレーション手法は、会話レコメンデーションデータの作成、CRSアルゴリズムの強化、CRSの評価に使われてきた。 データセットバイアス、LLMベースのシミュレーションの限られた出力柔軟性、テキスト意味空間と行動意味論のギャップは、CRSのヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)の複雑さによって持続するが、シミュレーション手法はCRSの研究を進める大きな可能性を秘めている。 本総説では, この領域における現在の研究状況について概説し, 今後の展望について述べる。

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