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基于对话聊天系统的推荐

业务背景

推荐系统在电商平台中起着至关重要的作用。根据用户的点击购买行为,推荐类似或关联的产品,相关技术和系统已日趋成熟。近一段时间,“通过对话的形式来进行推荐”这一新的形式正在发展。如何以对话聊天的形式,对用户兴趣进行更多方面的探索,进而发现用户可能会喜欢购买的商品,有不少新的技术上的挑战。

拟解决问题

1. 用户意图的理解、识别与跟踪:基于用户的utterance, 判断用户是要检索还是推荐,是想寒暄/闲聊还是问答,是需要给出推荐还是进行下一轮对话等问题。

2. When and what questions to ask: 基于对话聊天的系统,需要决定在什么时候、以什么样的方式、问什么问题,能够更好地理解并引导用户。

3. 个性化的答案生产:考虑用户的个人偏好、背景等,自动对生成的文本进行风格转换,实现个性化的对话聊天。

期望交付物

1. 可交付一个产品功能原型,包括所提出的技术方案细节描述、已实现的工程代码、已收集/抓取的数据等。

2. 影响力:在相关顶会如SIGIR、WWW等A类会议上发表学术论文2到3篇,注册2到3个专利,在BU规定范围内开源可供学术圈研究的数据/代码。

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