Recommender systems exploit interaction history to estimate user preference, having been heavily used in a wide range of industry applications. However, static recommendation models are difficult to answer two important questions well due to inherent shortcomings: (a) What exactly does a user like? (b) Why does a user like an item? The shortcomings are due to the way that static models learn user preference, i.e., without explicit instructions and active feedback from users. The recent rise of conversational recommender systems (CRSs) changes this situation fundamentally. In a CRS, users and the system can dynamically communicate through natural language interactions, which provide unprecedented opportunities to explicitly obtain the exact preference of users. Considerable efforts, spread across disparate settings and applications, have been put into developing CRSs. Existing models, technologies, and evaluation methods for CRSs are far from mature. In this paper, we provide a systematic review of the techniques used in current CRSs. We summarize the key challenges of developing CRSs into five directions: (1) Question-based user preference elicitation. (2) Multi-turn conversational recommendation strategies. (3) Dialogue understanding and generation. (4) Exploitation-exploration trade-offs. (5) Evaluation and user simulation. These research directions involve multiple research fields like information retrieval (IR), natural language processing (NLP), and human-computer interaction (HCI). Based on these research directions, we discuss some future challenges and opportunities. We provide a road map for researchers from multiple communities to get started in this area. We hope this survey helps to identify and address challenges in CRSs and inspire future research.


翻译:建议系统利用互动历史来估计用户偏好,在广泛的行业应用中大量使用。然而,由于内在缺陷,静态建议模式难以回答两个重要问题:(a) 用户究竟喜欢什么?(b) 用户为什么喜欢一个项目?这些缺陷是由于静态模式学习用户偏好的方式造成的,即没有明确的指示和用户的积极反馈。最近对口建议系统(CRS)的上升从根本上改变了这种情况。在CRS中,用户和系统可以通过自然语言互动进行动态交流,这些互动为明确获得用户的准确偏好提供了前所未有的机会。在不同的环境和应用中,已经为开发CRS做出了相当大的努力。CRS的现有模型、技术和评估方法远未成熟。在本文中,我们系统地审查了当前CRS所使用的技术。我们总结了将CRS发展成五大方向的主要挑战:(1) 我们开始基于问题的用户偏好调查。(2) 多式对话建议战略。(3) 对话和生成,在不同的环境和应用中,在CRS社区的现有模型、技术和评估方法与评估方法远未成熟。我们从多重用户互动研究中找出了这些方向。(我们从多重分析领域),这些用户互动研究领域和模拟领域,例如,这些用户互动研究领域。(5)。

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