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【IJCAI2022教程】对话推荐系统

来源：专知本文为教程介绍，建议阅读5分钟在本教程中，我们将对对话式推荐系统领域的现有研究进行多方面的调研。 个性化推荐已经成为我们在线用户体验中无处不在的一部分。...今天，推荐通常被实现为从系统到用户的单向通信。然而，近年来，我们发现人们对对话式推荐系统(CRS)越来越感兴趣。...这些系统能够与用户进行交互式对话，通常使用自然语言，目标是根据用户观察到的需求和偏好提供合适的建议。虽然会话推荐不是一个新的领域，但最近自然语言处理技术和深度学习的发展显著地刺激了这一领域的新研究。...在本教程中，我们将对对话式推荐系统领域的现有研究进行多方面的调研。我们将首先讨论CRS的典型技术架构和可能的交互模式。...在本教程的最后一部分中，我们将强调当前的方法以及在评估复杂的交互式软件解决方案(如对话式推荐系统)时面临的公开挑战。

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ChatterBot：构建智能对话系统

在当今数字化时代，智能对话机器人成为了各行业的热门话题之一。Python ChatterBot库作为一款开源的对话机器人库，为开发者提供了构建智能对话系统的强大工具。...可定制性强：支持自定义对话逻辑和训练数据，满足各种对话场景的需求。 智能学习：能够根据用户输入学习和改进回答，提高对话系统的智能性。...实际应用场景 在线客服系统 Python ChatterBot库可以用于构建智能的在线客服系统，帮助企业处理客户的常见问题和反馈。...通过与学生交互，实现了一个教育领域的智能助手系统，可以帮助学生解答问题和学习知识。...总体而言，ChatterBot库为开发者提供了一个便捷而强大的工具，能够构建智能对话系统，提供个性化的服务和建议，满足各种对话场景的需求。

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    智能语音对话系统技术方案

    一、系统架构总览 用户需求：对话内容通过RAG回复 + ASR/TTS对接基础模型 + 电话接入 完整通话流程架构 用户打电话 │ ▼ ┌──────────────────────...场景 推荐方案 ───────────────────────────────────────────────────────── 追求最佳对话体验...价格 特点 阿里云通信 智能外呼/智能IVR SIP/AXB/固话 国内+国际 原生支持大模型 ¥0.3/分钟 全链路低延迟、运营商直连 腾讯云 TCCC AI外呼 API/AXB 国内为主 支持自携模型...Genesys Cloud / Twilio SIP对接 叠加AI能力到现有系统 按预算选型 预算层级 推荐方案 月度成本估算 ───────────...核心挑战： 端到端延迟控制（目标 P95 < 1.5秒） 打断/异常处理（需精细调优） RAG检索质量（知识库建设是长期工程） 多轮对话一致性（对话状态管理） 推荐路径： 快速验证：阿里云通信 +

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    首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

    从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...淘宝开始考虑通过加入排队能力，解决系统秒挂的情况，但在用户侧会看到页面在转圈圈后显示抢购结果，体验感并不好。 在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。...数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。在 0 点那一刻下单爆发后，随着第一波下单的完成，消费者很快开始重新逛淘宝。...在 2021 年双 11 双 12 中，有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定，如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。

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    让怦然心动的音乐与你相遇—对话QQ音乐智能推荐系统

    今日S-Tech专题主创，QQ音乐智能推荐组shenyuan & andyab, 向大家揭秘，音乐推荐系统如何读懂你的心。...S-Tech：正文 致尊敬的耳朵 ——对话音乐智能推荐系统 1 从0认识你 “ 1969年，阿拉斯加大雪，积雪成冰，山丘野地人家，全都沉寂在剔透的冰封世界里。 罗伯特不得不放弃了外出计划，围炉在家。...欢迎来到音乐推荐系统的世界。我们更常称其为RS（QQ Music Recommendation System）。...一双挑剔的耳、一次次点击，代表着一种独立、行走的音乐形态。在音乐王国里，轮廓清晰。 描绘出你的听歌偏好，为你推荐对应的歌，是RS最基本的推荐方法（被称为“基于内容推荐”）。...好在，“智能推荐”已经到来，并在不断成长。 音乐之洋，你可以纵身一跃，如你所愿。

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    双11大促秒杀系统必知必会

    作为后端工程师，我们不仅要让系统“跑得快”，更要让系统在极限压力下“跑得稳”、“算得准”。 秒杀业务，本质上是一个“读多写少”的极端场景。...传统的单体架构或简单的微服务架构，在如此压力下，数据库会迅速成为瓶颈，导致连接池耗尽、CPU飙高，最终整个系统雪崩。...作为后端工程师，我们不仅要让系统“跑得快”，更要让系统在极限压力下“跑得稳”、“算得准”。 秒杀业务，本质上是一个“读多写少”的极端场景。...：系统检测到异常行为 六、秒杀问题解决 从用请求秒杀到成功到流程，可以概括为几个大类问题： 系统设计问题 redis问题 队列问题（Kafka） 数据库问题（MySQL） 6.1 系统设计问题 你的秒杀是如何设计的...方式一：双redis集群 而且只有一起扣才能成功 数据不一致，很费钱 方式二： 绕过Redis，直写Kafka，去掉预扣库存的操作 我直接一个随机数N（0，100），拒绝大部分请求，而后转Kafka redis

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    当终端智能遇上推荐系统: 端侧推荐系统综述

    嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标 TLDR: 本文详细介绍了端侧推荐系统的最新进展情况，具体包括端侧推理与部署、端侧训练与更新以及端侧推荐系统的安全与隐私等部分。...通常，大多数现有的推荐系统都部署在云服务器上，这种范式的推荐模型可以以集中存储的方式进行训练和托管。云推荐系统（CloudRSs）的典型工作机制如图1(a)所示。...，如手机、平板电脑、智能家居等。...具体来说，如图2中系统概述的那样，现有的端侧推荐系统可以分为三个大类，即端上推理与部署、端上训练与更新以及端上推荐系统的安全与隐私。...下文总结了联邦推荐系统、分布式推荐系统以及端侧微调技术的详细训练示意图以及代表性的方法。

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    吴恩达笔记11_推荐系统

    吴恩达机器学习-11-推荐系统Recommender Systems 本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。...推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含： 推荐系统简介 基于内容的推荐系统 协同过滤 推荐系统 推荐系统概述 常见的推荐系统有三种主要的应用常景...---- 问题形式化 推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。...如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。...因此对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。 通过一个栗子来了解推荐系统 假使我们是一个电影供应商，我们有 5 部电影和 4 个用户，我们要求用户为电影打分 ?

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    对话推荐系统的进展与五个关键挑战

    因为静态的推荐模型缺乏用户的实时反馈和显式指导。 近年来，对话推荐系统正在逐渐解决这两个问题。在对话推荐系统中，系统能够通过自然语言和用户进行动态交互，能识别出用户的精确偏好。...（下文CRS指对话推荐系统） 该篇文章将首先介绍对话推荐系统，然后总结CRS中5个关键挑战： 1，基于问题的用户偏好识别。 2，多轮对话的策略。 3，对话理解和生成。...一个有关对话推荐系统的简单举例如下： 根据用户之前的偏好（喜欢周杰伦的歌），系统进行了推荐。当用户实时反馈后，系统能够轻松的提供新的推荐结果，来满足用户。...询问物品 传统的推荐系统直接向用户询问物品本身，在此基础上，添加与用户的自然语言交互接口，成为对话推荐系统。 基于选择的方法 让用户从待选列表中选择自己喜欢的物品。...然后将其输入到deep policy网络中决定什么时候进行推荐。DPN使用policy gradient方法做决策。 更广泛的对话技巧 之前的技巧仍缺乏智能。

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    解密 Redis 助力双 11 背后电商秒杀系统

    来源：t.cn/EAlQqQD 背景 秒杀的特征 秒杀系统 背景 秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销，推广品牌的方式。既可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。...一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本文讨论云数据库Redis版缓存设计高并发的秒杀系统。...秒杀系统 ? 利用系统的层次结构，在每个阶段提前重新验证，拦截无效流量，可以减少大量无效的流量涌入数据库。...使用Redis来优化库存查询，提前拦截秒杀失败的请求，将大大提高系统的整体稳定性。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。

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    解密 Redis 助力双 11 背后电商秒杀系统

    一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。 本文讨论Redis缓存设计高并发的秒杀系统。...秒杀系统 ? 秒杀系统的流量虽然很高，但是实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次结构，在每个阶段提前校验，拦截无效流量，可以减少大量无效的流量涌入数据库。...使用Redis来优化库存查询，提前拦截秒杀失败的请求，将大大提高系统的整体吞吐量。 通过数据控制模块提前将库存存入Redis，将每个秒杀商品在Redis中用一个hash结构表示。...出处：http://t.cn/EAlQqQD 推荐：一本书，并送5本 最后，给大家推荐我最近一直在看的一本《Redis使用手册》，这本书的作者是：黄健宏 《Redis设计与实现》的作者，豆瓣评分高达 8.5

    2.2K20

    推荐系列01：人工智能与推荐系统

    02 先聊人工智能 说推荐系统之前先掰掰人工智能，这个词估计大家能能听得懂，毕竟是风口上的名词，想没听过也难。那么问题来了，你觉得推荐系统与人工智能有什么关系？...所以，追究其本质，其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程，并且最终达到了机器自动化、智能化的效果，从广义的角度来说，或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了（真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手...04 推荐系统场景 说了这么多篇逻辑理论的东西，或许很多朋友依然对推荐系统没有一个很场景化的认知，比如具体什么场景？具体什么形态？...当年亚马逊使用推荐算法帮助其提升了XX（具体多少忘了）的年度利润，从此一炮而红，基本上电商平台中的推荐系统就成了标配。 05 你也少缺少个推荐系统？...07 最后 本文大部分还是想以更直观可理解的方式，表达什么是推荐系统。在该系列下一篇文章里，会解决推荐系统中的一些基本常识，一些基本的逻辑，以及上面少量的问题解决，比如进入系统的是一个新用户怎么办？

    7.1K21

    Instagram的Explore智能推荐系统

    作者：Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon 编译：ronghuaiyang 导读 给大家介绍一下Instagram的Explore智能推荐系统的一些概要。...这些系统支持大规模的探索，同时提高了开发人员的效率。总的来说，这些解决方案代表了一个基于 3 部分排名漏斗的高效人工智能系统，该系统提取 650 亿个特征，每秒做出 9000 万个模型预测。...为了解决这个问题，我们创建并提供了 IGQL，这是一种专门用于在推荐系统中检索候选对象的领域特定语言。它的执行是在 c++中优化的，这有助于最小化延迟和计算资源。...IGQL 简化了在复杂推荐系统中常见的任务的执行，比如构建组合规则的嵌套树。IGQL 允许工程师关注建议背后的 ML 和业务逻辑，而不是后台的工作，比如为每个查询获取适当数量的候选者。...利用 IGQL、account embeddings 和我们的蒸馏技术，我们将 Explore 推荐系统分为两个主要阶段：候选生成阶段(也称为采购阶段)和排名阶段。 ?

    3.8K31

    揭秘对话式音乐推荐系统的机器学习技术架构

    citation:3为了解决这个问题，技术团队开发了下一代基于对话的音乐推荐系统，利用机器学习让语音助手的音乐推荐更接近真正响应式的对话。...团队一位高级应用科学经理指出：“这是我们已知的第一个面向客户的、基于机器学习的对话式推荐系统。”...核心机器学习方法：离线强化学习与反事实分析为了构建更智能的系统，团队将对话式推荐构建为一个强化学习问题。...核心目标是训练一个系统（智能体），使其能学习在与用户（环境）的交互中，选择能最大化累积奖励（如推荐成功）的动作（对话提问）。...实验结果与性能提升在一项实验中，基于机器学习的系统专注于改进问题/提示的选择。与基于规则的对话式推荐系统相比，其将成功的客户结果提升了8%，同时将对话轮次缩短了20%。

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    具备情绪感知的，智能语音对话系统方案

    → 成本 ¥0.8–1.2/分钟 高可控（16–20周）： 完全开源自建 → 成本 ¥0.5–0.8/分钟+固定成本 第一部分：基础技术架构 1.1 系统整体架构 1.2 核心模块清单 模块 功能 关键指标...Speech 成本敏感 百度ASR 第三部分：情感识别与情绪输出 3.1 为什么需要情感识别与情绪输出 3.1.1 核心价值对比 3.1.2 应用场景价值 场景 情感识别价值 情绪输出价值 预期收益 智能客服...> 99% 6.1.2 第二阶段：情感感知LLM（3–4周） 目标： 实现情感感知的对话生成 任务清单： ☐ 设计情感感知Prompt ☐ 集成情感上下文到RAG ☐ 实现情感-回复映射 ☐ 测试多轮对话情感连贯性...P1 情感TTS集成 满意度↑25% 中 第4–5周 P1 多轮情感连贯性 满意度↑10% 高 第6–7周 P2 个性化情感风格 满意度↑5% 高 第8–10周 P2 情感预测 效率↑10% 高 第11...） 阿里云：成本优化（推荐长期运营） 分阶段投入 — 避免一次性大投入 第1–3周：基础SER 第4–7周：情感感知LLM 第8–10周：情感TTS 第11周+：持续优化 建立反馈循环 — 持续改进 每周收集用户反馈

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