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Preference-based Search With Adaptive Recommendations

机译：基于首选项的自适应建议搜索

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Conversational recommenders can help users find their most preferred item among a large range of options, a task that we call preference-based search. Motivated by studies in the field of behavioral decision theory, we take a user centric design perspective, focusing on the tradeoff between decision accuracy and user effort. We consider example-critiquing, a methodology based on showing examples to the user and acquiring preferences in the form of critiques. In our approach critiques are volunteered in a mixed-initiative interaction. Some recommendations are suggestions specifically aimed at stimulating preference expression to acquire an accurate preference model. We propose a method to adapt the suggestions according to observations of the user's behavior. We evaluate the decision accuracy of our approach with both simulations exploiting logs of previous users of the system (in order to see how adaptive suggestions improve the process of preference elicitation) and surveys with real users where we compare our approach of example critiquing with an interface based on question-answering.
机译：对话式推荐器可以帮助用户在众多选项中找到他们最喜欢的项目，这项任务我们称为基于偏好的搜索。受行为决策理论领域研究的推动，我们采取了以用户为中心的设计视角，着眼于决策准确性和用户努力之间的权衡。我们考虑示例批判，一种基于向用户显示示例并以批判形式获得偏好的方法。在我们的方法中，批评是自愿参与的混合行动。一些建议是专门旨在刺激偏好表达以获得准确偏好模型的建议。我们提出了一种根据用户行为观察来调整建议的方法。我们通过两种模拟来评估我们方法的决策准确性，这些模拟利用系统先前用户的日志（以查看自适应建议如何改善偏好诱导过程），并与真实用户进行调查，在此我们将示例性批注方法与界面进行比较基于问题解答。

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