論文の概要: Optimizing Conversational Product Recommendation via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01060v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 00:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.81174
• Title: Optimizing Conversational Product Recommendation via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による対話型製品推薦の最適化
• Authors: Kang Liu,
• Abstract要約: 多様な産業を対象とした製品レコメンデーションのための対話戦略を最適化するための強化学習に基づくアプローチを提案する。 概念的なフレームワークの概要、重要なイノベーションのハイライト、エンタープライズ環境におけるスケーラブルでパーソナライズされたレコメンデーションの意味について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.988934943372354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a reinforcement learning-based approach to optimize conversational strategies for product recommendation across diverse industries. As organizations increasingly adopt intelligent agents to support sales and service operations, the effectiveness of a conversation hinges not only on what is recommended but how and when recommendations are delivered. We explore a methodology where agentic systems learn optimal dialogue policies through feedback-driven reinforcement learning. By mining aggregate behavioral patterns and conversion outcomes, our approach enables agents to refine talk tracks that drive higher engagement and product uptake, while adhering to contextual and regulatory constraints. We outline the conceptual framework, highlight key innovations, and discuss the implications for scalable, personalized recommendation in enterprise environments.
• Abstract（参考訳）: 多様な産業を対象とした製品レコメンデーションのための対話戦略を最適化するための強化学習に基づくアプローチを提案する。 販売やサービスの運用を支援するためにインテリジェントなエージェントがますます採用されるにつれて、会話の有効性は、推奨されるものだけでなく、どのように、いつレコメンデーションが提供されるかにかかっている。 エージェントシステムはフィードバック駆動型強化学習を通じて最適な対話ポリシーを学習する手法を探索する。 行動パターンの集約と変換結果のマイニングにより、エージェントは文脈や規制の制約に固執しながら、より高いエンゲージメントと製品獲得を促進するトークトラックを洗練できる。 概念的なフレームワークの概要、重要なイノベーションのハイライト、エンタープライズ環境におけるスケーラブルでパーソナライズされたレコメンデーションの意味について論じる。

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