此时，对话的目的在于更准确地理解用户的意图，比如用户过去看过哪些喜剧电影，以及对导演、演员、年代和语言等方面的偏好，然后基于用户的回答不断地构建用户的表征向量，直到推荐的电影满足用户的需求。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互，即将通过用户与推荐系统的对话交互过程获得用户的反馈，并将用户反馈融入推荐模型中，期望更好地理解用户的兴趣并提升推荐的准确性。新加坡南洋理工大学的Lei等人对基于对话的推荐系统进行了总结，提出了基于对话的推荐系统需要关注的四个研究问题。...