【IJCAI2022教程】对话推荐系统数据派THU共 498字，需浏览 1分钟 ·2022-07-30 16:44 来源：专知本文为教程介绍，建议阅读5分钟在本教程中，我们将对对话式推荐系统领域的现有研究进行多方面的调研。个性化推荐已经成为我们在线用户体验中无处不在的一部分。今天，推荐通常被实现为从系统到用户的单向通信。然而，近年来，我们发现人们对对话式推荐系统(CRS)越来越感兴趣。这些系统能够与用户进行交互式对话，通常使用自然语言，目标是根据用户观察到的需求和偏好提供合适的建议。虽然会话推荐不是一个新的领域，但最近自然语言处理技术和深度学习的发展显著地刺激了这一领域的新研究。在本教程中，我们将对对话式推荐系统领域的现有研究进行多方面的调研。我们将首先讨论CRS的典型技术架构和可能的交互模式。然后，我们将专注于这些系统可以依赖的各种类型的知识，并详细说明这些系统通常必须支持的计算任务。在本教程的最后一部分中，我们将强调当前的方法以及在评估复杂的交互式软件解决方案(如对话式推荐系统)时面临的公开挑战。https://web-ainf.aau.at/pub/jannach/files/ijcai-2022/crs-tutorial-2022.html 浏览 27点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 《Datawhale推荐系统教程》来了！Datawhale0【推荐系统】推荐系统概述机器学习初学者0推荐系统推荐系统0推荐系统编辑推荐： 通过对本书的学习，读者不仅可以全面系统地了解该领域的基础原理，还能试验如何搭建一套SuperScript对话聊天系统SuperScript 是一个类似人类的对话系统和聊天机器人。它使一个表达式脚本制作对话并使用worSuperScript对话聊天系统SuperScript是一个类似人类的对话系统和聊天机器人。它使一个表达式脚本制作对话并使用wordnet和信息功能文本进行拓展，使用ConceptNet用于信息的提取。SVDFeature推荐系统SVDFeature 是基于协作过滤和排序的工具包，包含一个很灵活的Matrix FactorizaLibFM推荐系统LibFM是专门用于矩阵分解的利器，尤其是其中实现了MCMC（Markov Chain Monte CofiRank推荐系统CofiRank或者说是cofi，是协作过滤解决方案，会根据用户或者其他用户的评级去预测用户的喜好。这个方案是基于MatrixFactorization，可以用多个方式去扩展：Cofi使用先进的优化技EasyRec-Java推荐系统EasyRec是一个易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理的推荐系统。EasyRec可以同时给多个点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报
