4 ， 模拟人类对话的语料；CRS根据真实的人类对话数据作为训练 ， 学习模拟人类的能力 。
3
未来展望
联合训练三个子任务
CRS的三个子任务推荐、自然语言处理和生成任务、对话技巧通常被单独研究 。但是这三个子任务共享一些实体和数据 。比如 ， 用户的评价包含丰富的语义信息 ， 但是只会给推荐引擎观点信息 。
偏差
推荐系统包含各种偏差 ， 比如 popularity bias ， conformity bias等 。这些偏差可以在与用户交互过程中消除 ， 因为CRS可以直接询问用户关于流行物品的属性 ， 而不像传统推荐系统直接向用户推荐大家都喜欢的物品 。exposure bias会导致用户只能持续消费推荐系统曝光的物品 。
复杂多轮对话技巧
目前的对轮对话的技巧过于简单 。有些工作是基于手工设计的函数决定何时询问 ， 何时推荐 。有些基于DL的工作甚至没有显式的管理多轮对话的模块 。有些工作是基于强化学习 ， 但是在设计动作、状态、奖励方面还有较大的改进空间 。
另外 ， 引入外部知识也可以改进CRS 。物品的属性信息和知识图谱中丰富的语义信息都可以帮助CRS建模用户偏好 。多模态数据也可以引入到之前基于文本的CRS ， 提供全新维度的信息 。
更好的评估和用户模拟
CRS的评估需要用户的实时反馈 ， 但是代价昂贵 。绝大多数CRS模拟用户 ， 但是并不能完全达到真实用户的效果 。一些可行的方向包括构建频繁的用户交互 ， 在slate推荐中建模用户的选择行为 。
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雷峰网
【对话推荐系统的进展与五个关键挑战】来源：雷锋网

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