User Experience and the Role of Personalization in Critiquing-Based Conversational Recommendation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Critiquing—where users propose directional preferences to attribute values—has historically been a highly popular method for conversational recommendation. However, with the growing size of catalogs and item attributes, it becomes increasingly difficult and time-consuming to express all of one’s constraints and preferences in the form of critiquing. It is found to be even more confusing in case of critiquing failures: when the system returns no matching items in response to user critiques. To this end, it would seem important to combine a critiquing-based conversational system with a personalized recommendation component to capture implicit user preferences and thus reduce the user’s burden of providing explicit critiques. To examine the impact of such personalization on critiquing, this article reports on a user study with 228 participants to understand user critiquing behavior for two different recommendation algorithms: (i) non-personalized , that recommends any item consistent with the user critiques; and (ii) personalized , which leverages a user’s past preferences on top of user critiques. In the study, we ask users to find a restaurant that they think is the most suitable to a given scenario by critiquing the recommended restaurants at each round of the conversation on the dimensions of price, cuisine, category, and distance. We observe that the non-personalized recommender leads to more critiquing interactions, more severe critiquing failures, overall more time for users to express their preferences, and longer dialogs to find their item of interest. We also observe that non-personalized users were less satisfied with the system’s performance. They find its recommendations less relevant, more unexpected, and somewhat equally diverse and surprising than those of personalized ones. The results of our user study highlight an imperative for further research on the integration of the two complementary components of personalization and critiquing to achieve the best overall user experience in future critiquing-based conversational recommender systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle