Conceptos Básicos
대화형 추천 시스템의 사용자 경험 향상을 위해서는 시스템 중심 요인과 사용자 중심 요인을 모두 고려한 포괄적인 평가가 필요하다.
Resumen
이 논문은 대화형 추천 시스템(CRS)의 사용자 경험 향상을 위해 시스템 중심 요인과 사용자 중심 요인을 모두 고려한 포괄적인 평가 프로토콜 CONCEPT을 제안한다.
시스템 중심 요인:
품질: CRS가 최소한의 대화 횟수로 정확한 추천을 제공하는 능력
신뢰성: CRS가 문맥의 미묘한 변화에도 강건하고 일관된 추천을 제공하는 능력
사용자 중심 요인:
협력성: CRS가 편안한 대화를 위해 대화 원칙을 따르는 능력
사회적 인식: CRS가 사용자의 사회적 기대를 충족시키고 라포를 형성하는 능력
개인화:
정체성: CRS가 자신의 정체성을 인식하고 지정된 범위 내에서 운영하는 능력
조정: CRS가 사전 조정 없이 다양한 사용자를 능숙하게 서비스하는 능력
CONCEPT은 LLM 기반 사용자 시뮬레이터와 평가자를 활용하여 이러한 능력들을 자동으로 평가한다. 이를 통해 기존 CRS 모델의 강점, 약점, 잠재적 위험을 파악할 수 있다.
Estadísticas
대화형 추천 시스템은 최소한의 대화 횟수로 정확한 추천을 제공하는 데 어려움을 겪고 있다.
대화형 추천 시스템은 문맥의 미묘한 변화에도 강건하고 일관된 추천을 제공하는 데 어려움을 겪고 있다.
대화형 추천 시스템은 사용자의 사회적 기대를 충족시키고 라포를 형성하는 데 어려움을 겪고 있다.
대화형 추천 시스템은 자신의 정체성을 인식하고 지정된 범위 내에서 운영하는 데 어려움을 겪고 있다.
대화형 추천 시스템은 사전 조정 없이 다양한 사용자를 능숙하게 서비스하는 데 어려움을 겪고 있다.
Citas
"대화형 추천 시스템(CRS)은 실제 시나리오에서의 사용자 경험과 관련하여 비판을 받아왔다."
"현재의 시스템 중심 평가 프로토콜은 대화의 유창성과 다양성, 추천의 효과성과 효율성과 같은 시스템 특성에 중점을 두는 경향이 있다."
"사용자 중심 요인은 사용자가 CRS와 상호작용하고 인식하는 사회적 능력을 평가한다."