使用用户模拟识别对话推荐系统中的交互崩溃
可解释人工智能(XAI)推荐系统用户体验软件工程师与开发者AI/ML 研究员与工程师
我们提出了一种系统性地测试对话推荐系统交互崩溃的方法论。该方法涉及检查系统与模拟用户之间为预定义崩溃类型生成的对话,提取负责任的对话路径,并从底层对话意图的角度进行表征。用户模拟具有简单、成本效益和时间效率的优势,可获取能识别潜在崩溃的对话。所提出的方法可用作诊断工具以及改进对话推荐系统的开发工具。我们将方法应用于现有对话推荐系统和用户模拟器的案例研究,证明仅需几次迭代即可使系统对交互崩溃更加鲁棒。
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
help
研究问题
3- 如何使用用户模拟技术检测对话式推荐系统中的特定类型对话中断?分类: 会话式与对话式推荐同类问题arrow_forward
- 用户模拟技术能否帮助评估对话式推荐系统的鲁棒性和生成改进建议?分类: 会话式与对话式推荐同类问题arrow_forward
- 如何分类和检测对话式推荐系统的系统故障、沟通失效和对话流程中断?分类: 会话式与对话式推荐同类问题arrow_forward
lightbulb
现实痛点
1- 用户在与推荐系统对话中经常因中断或误解感到挫败。分类: 会话式与对话式推荐同类问题arrow_forward
- 80%
让我解释:个人和非个人解释对推荐系统信任的影响
CHI '19· 可解释人工智能(XAI) +2
- 80%
改进模型不可知的可解释人工智能工具中的特征贡献的可理解性
CHI '22· 可解释人工智能(XAI) +1
- 80%
Orbit:多目标排序器设计与评估框架
IUI '25· 可解释人工智能(XAI) +1
- 67%
评估符合性预测集在AI辅助图像标注中的效用
CHI '24· 可解释人工智能(XAI) +2
- 67%
辅助接口的决策论表示
CHI '26· AI 辅助决策与自动化系统 +2
- 67%
🌳-generAItor:用于语言模型可解释性与适配的树内循环文本生成
IUI '25· 可解释人工智能(XAI) +2
- 60%
UMLAUT:使用程序结构和模型行为调试深度学习程序
CHI '21· 可解释人工智能(XAI) +1
- 60%
以人为本的可解释人工智能中用户对偏见的看法的背景化
CHI '23· 可解释人工智能(XAI) +1
- 60%
野外的AutoML:障碍、解决方法和期望
CHI '23· 可解释人工智能(XAI) +1
- 60%
使用实时编程验证AI生成的代码
CHI '24· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
快捷操作
一眼看懂
fact_check论文快照
dataset
来源
CUI
calendar_month
年份
2024
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
2 位作者
sell
研究子方向
可解释人工智能(XAI)、推荐系统用户体验
work
职业/产业
软件工程师与开发者、AI/ML 研究员与工程师
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
10 篇相关论文