대화형 추천 시스템에서 신뢰할 수 있는 설명을 통한 설득력 향상

Alapfogalmak

대화형 추천 시스템에서 사용자에게 신뢰할 수 있는 설명을 제공하여 설득력을 높이는 것이 중요하다.

Kivonat

이 논문은 대화형 추천 시스템(CRS)에서 설명의 신뢰성과 설득력을 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 CRS는 대형 언어 모델을 활용하여 강력한 설득력을 갖추고 있지만, 때로는 신뢰할 수 없는 정보를 포함하여 사용자의 장기적인 신뢰를 손상시킬 수 있다.

이를 해결하기 위해 PC-CRS라는 방법을 제안한다. PC-CRS는 두 단계로 구성된다. 첫째, 신뢰성과 설득력을 고려한 전략을 사용하여 설명을 생성한다. 둘째, 자기 반성적 방식으로 생성된 설명을 점진적으로 개선하여 신뢰성을 높인다.

실험 결과, PC-CRS는 기존 방법 대비 평균 8.17% 더 높은 신뢰성 점수와 5.07% 더 높은 설득력 점수를 달성했다. 추가 분석을 통해 현재 방법들이 신뢰할 수 없는 설명을 생성하는 이유와 신뢰할 수 있는 설명이 추천 정확도 향상에 기여할 수 있음을 확인했다.

Statisztikák

대화형 추천 시스템은 사용자에게 신뢰할 수 없는 정보를 포함하여 설명을 제공할 수 있다.
PC-CRS는 기존 방법 대비 평균 8.17% 더 높은 신뢰성 점수와 5.07% 더 높은 설득력 점수를 달성했다.
신뢰할 수 있는 설명은 추천 정확도 향상에 기여할 수 있다.

Idézetek

"대화형 추천 시스템(CRS)은 사용자와 자연스러운 대화를 하며 추천을 제공하고 사용자 수용률을 높이는 것을 목표로 한다."
"LLM 기반 CRS는 때로는 사용자를 오도할 수 있는 신뢰할 수 없는 정보를 설명에 포함하여 장기적인 신뢰를 손상시킬 수 있다."
"PC-CRS는 신뢰성과 설득력을 동시에 강조하여 설명을 생성하고, 점진적으로 개선함으로써 신뢰할 수 있는 설명을 제공한다."

Főbb Kivonatok

Beyond Persuasion: Towards Conversational Recommender System with Credible Explanations

by Peixin Qin, ... : arxiv.org 09-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.14399.pdf

Mélyebb kérdések

대화형 추천 시스템에서 신뢰성과 설득력 사이의 균형을 어떻게 유지할 수 있을까?

대화형 추천 시스템(CRS)에서 신뢰성과 설득력 사이의 균형을 유지하기 위해서는 두 가지 요소를 동시에 고려하는 접근 방식이 필요하다. 첫째, 신뢰성 있는 정보 제공이 중요하다. 추천 시스템은 사용자의 선호를 이해하고, 그에 맞는 정확한 정보를 제공해야 한다. 이를 위해 PC-CRS와 같은 방법론에서는 신뢰성 인식 설득 전략을 활용하여 설명을 생성할 때 사실에 기반한 정보를 강조한다. 둘째, 설득력 있는 커뮤니케이션이 필요하다. 사용자의 감정이나 논리적 사고를 자극하는 방식으로 정보를 전달함으로써, 사용자가 추천을 수용하도록 유도할 수 있다. 예를 들어, 감정적 호소나 논리적 호소를 통해 사용자의 관심을 끌고, 추천의 가치를 강조하는 것이 효과적이다. 이러한 두 가지 요소를 통합하여, PC-CRS는 설득력 있는 동시에 신뢰할 수 있는 설명을 제공함으로써 장기적인 사용자 신뢰를 구축할 수 있다.

현재 LLM 기반 CRS가 신뢰할 수 없는 설명을 생성하는 근본적인 원인은 무엇일까?

현재 LLM 기반 CRS가 신뢰할 수 없는 설명을 생성하는 근본적인 원인은 사용자의 발언 이력에 대한 과도한 의존이다. LLM은 사용자의 이전 발언을 반영하여 설명을 생성하는 경향이 있으며, 이 과정에서 사실과의 일치성을 간과할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 유머를 선호한다고 언급하면, LLM은 추천 영화의 유머 요소를 과장하여 설명할 수 있지만, 이는 영화의 실제 장르와 맞지 않을 수 있다. 이러한 정보 왜곡은 사용자가 추천된 콘텐츠에 대한 잘못된 인식을 초래하고, 결과적으로 신뢰를 손상시킨다. 또한, LLM은 맥락적 일관성을 우선시하는 경향이 있어, 사실에 대한 충실함을 희생하면서도 사용자의 수용을 높이려는 경향이 있다. 이러한 경향은 보상 해킹과 같은 현상으로 설명될 수 있으며, 이는 LLM이 사용자 만족도를 높이기 위해 사실적 정확성을 희생하는 결과를 초래한다.

신뢰할 수 있는 설명이 추천 정확도 향상에 기여하는 이유는 무엇일까?

신뢰할 수 있는 설명은 추천 정확도 향상에 기여하는 이유는 명확하고 신뢰할 수 있는 대화 맥락을 제공하기 때문이다. PC-CRS와 같은 시스템은 신뢰성 있는 정보를 바탕으로 설명을 생성함으로써, 사용자의 진정한 선호를 이해하는 데 도움을 준다. 신뢰할 수 있는 설명은 사용자의 과거 발언과 추천 아이템의 정보 간의 일치를 높여, 추천 모듈이 사용자 선호를 보다 정확하게 추정할 수 있도록 한다. 예를 들어, PC-CRS는 추천 아이템에 대한 사실적이고 일관된 설명을 제공함으로써, 추천 모듈이 사용자의 선호를 명확히 이해하고, 그에 맞는 정확한 추천을 할 수 있게 한다. 결과적으로, 신뢰할 수 있는 설명은 노이즈가 없는 정보를 제공하여 추천의 정확성을 높이고, 사용자가 추천을 수용할 가능성을 증가시킨다.