大家在使用很多APP的時候，一定對于智能機器人客服系統都有所了解。客服機器人就像真人客服一樣，可以與人進行簡單的對話，并針對人們的需求給出相應的回答。雖然大部分時間得到的答案并不怎么靠譜吧，但是總的還是比較節省人工的。

近期火熱的聊天機器人ChatGPT本質上也是一個客服機器人，只不過它背后依據的算法更精細，預訓練的數據量也更大。

下面我們就一起來看看客服機器人背后的技術：對話推薦系統。

一、對話推薦系統概述

用戶使用對話推薦系統的過程，本質上是一個經過多輪信息互動，最終協助用戶進行決策的過程。

對話推薦系統（Conversational Recommendation System，CRS）通過豐富的交互行為，打破了靜態推薦系統中系統與用戶之間信息不對稱的壁壘，允許推薦系統在與用戶的交互對話中，動態捕捉用戶偏好。一方向通過探索用戶當前的興趣偏好，引導用戶發現自己新的興趣點。另一方面，在交互過程中，實時接受用戶的反饋，更新推薦模型的策略，實現動態學習與更新。這是一種以推薦為目標導向的對話系統，通過與用戶的在線對話達到捕捉用戶興趣從而推薦用戶所需要的答案或者商品的目的。

一般的對話系統通常分為兩類：任務導向型和非任務導向型。后者即是人們通常所說的聊天機器人。而任務導向的對話系統旨在幫助用戶完成具體的任務，例如幫助用戶找尋所需要的商品、預訂酒店餐廳等。面向推薦任務的任務導向型對話系統，通常可以看作是以自然語言文字、語音為交互形式的對話推薦系統。在推薦任務中，具有較高的商業價值。

二、對話推薦任務的特點

從對話推薦系統的應用上來看，具有兩個典型的特點：多輪交互和目標導向。

1、多輪交互

傳統的系統中，例如在淘寶搜索商品的時候，用戶尋找具有特定屬性的商品時，會通過主動搜索來進行。例如，可以搜索“春季的男士外套”，在這個場景中，用戶自己構造查詢，推薦效果不僅依賴于搜索引擎，更多是依賴用戶自己的專業知識來構造合適的查詢關鍵詞。這種傳統的推薦系統需要用戶根據自己的先驗知識輸入可能的屬性選項，才能準確定位到合適的商品。但是在很多場景中，用戶并不具有這樣的先驗知識。這種情況下，用戶期望系統能夠主動向用戶介紹他們可能喜歡的潛在物品。

而對話推薦系統中的多輪交互特點可以彌補傳統推薦系統中用戶主動搜索的不足。在系統與用戶的實時互動中，可以通過主動向用戶提問的方式，向用戶展示用戶未知的物品屬性空間，并利用用戶的反饋信息，直接了解用戶對某些屬性的需求和態度，構建用戶興趣畫像，從而做出正確的推薦。

2、目標導向

對話推薦系統要實現的目標任務是給用戶推薦用戶感興趣的商品，因此以實現成功推薦為最終目標，進行獲取用戶偏好信息的交互，CRS與傳統推薦系統有同樣的“推薦”目標，但是二者在系統的運作與實現上完全不同。傳統的推薦系統可以看作是系統單方面向用戶輸出推薦物品。而CRS則注重實用的實時反饋，不斷主動試探用戶興趣點，并更新后續的推薦策略。

三、對話推薦系統的基本功能模塊

一個標準的對話推薦系統由三個功能模塊組成：用戶意圖理解模塊、對話策略模塊和推薦模塊。

1、用戶意圖理解模塊

用戶意圖理解模塊是與用戶直接交換信息的模塊，其輸入早年主要是對話文本，而隨著技術的發展，多模態數據和用戶行為數據也越來越成為對話推薦系統主要的輸入數據來源。

2、對話策略模塊

對于推薦系統而言，能夠基于的正反饋數據是非常少的，這就造成了系統與用戶之間的信息并不匹配，而一次失敗的探索將浪費用戶的時間，傷害用戶的偏好，進行造成用戶的流失。因此，追求探索和收益的平衡是對話推薦系統中的一個關鍵問題。對話策略模塊的主要任務就是解決這一問題。

在多輪交互過程中，這一問題表現為系統在交互過程中需要確定當前是否要繼續詢問用戶，還是基于已經獲取到的信息來實現推薦商品，從而增加用戶選擇商品的概率。這是一個典型的博弈問題。過多的詢問可能造成用戶的厭惡，而過少的詢問又會造成用戶偏好信息的缺失。因此，好的對話策略需要智能地平衡對話輪次與推薦準確率兩個指標。

3、推薦模塊

推薦模塊是對話推薦系統中實現推薦功能的模塊，根據已經捕捉到的用戶信息，推薦用戶當前最感興趣的目標物品。在大部分的CRS中，推薦模塊都采用簡單的推薦模型，例如矩陣分解，這是因為簡單的推薦模型已經能夠滿足對話推薦系統的推薦需求，使用過于復雜的推薦模型，反而會使系統整體復雜度上升，使對話推薦系統的訓練變得困難。