arXiv cs.AI· Dietmar Jannach, Amra Deli\'c, Francesco Ricci, Markus Zanker·· 13 小时前AI 评分26
生成式 AI 时代的群体推荐系统再思考：从一次性推荐到对话式群体决策支持
Rethinking Group Recommender Systems in the Era of Generative AI: From One-Shot Recommendations to Conversational Group Decision Support
AI 导读
一篇立场文章指出，群体推荐系统研究已逾二十五年，但实际落地案例仍然很少，原因可能在于学术研究对群内沟通方式和推荐支持决策的假设与用户需求不符。作者提出借助群体决策研究洞见与 ChatGPT 等生成式 AI 系统，让人类成员通过聊天界面交流、由 AI 智能体辅助决策，从而设计更自然的群体与系统交互，推动群体推荐系统在实践中的更广泛采用。
正文 · AI 翻译
摘要：二十多年前，关于如何设计向用户群体而非个体提供推荐的系统，早期构想已经出现。此后，人们提出了多种算法方法，用于获取个体偏好、对其进行聚合并生成群体推荐。然而，尽管已有大量研究工作，实际投入使用的群体推荐系统实例却相对较少。这一现象促使我们反思学术研究中的假设，特别是关于群体间沟通如何展开以及应如何做出推荐支持的决策。在本文中，我们认为其中一些假设及相应的系统设计可能并不完全符合用户的需求或期望。因此，我们提出一种前瞻性视角，探讨群体决策研究的洞见以及生成式 AI（包括 ChatGPT 等系统）的最新进展如何能更好地指导群体推荐系统的设计。作为一个可能的方向，我们考虑这样的场景：人类群体成员通过基于聊天的界面进行交互和信息交换，而一个基于 AI 的智能体支持决策过程。这种方法可能有助于设计更自然的群体与系统交互，并可能有助于促进群体推荐系统在实践中更广泛的应用。
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| 主题： | 信息检索（cs.IR）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2507.00535 [cs.IR] |
| （或使用 arXiv:2507.00535v3 [cs.IR] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.00535 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org