A Survey on Intent-aware Recommender Systems

现代许多在线服务都提供个性化推荐。提供此类推荐的一个核心挑战是，用户访问服务的原因可能会在访问之间或甚至在使用过程中发生变化。为了有效，推荐系统应该考虑用户在特定时间点使用服务的可能意图。近年来，研究人员开始通过将意图感知纳入推荐系统来解决这一挑战。相应地，提出了许多技术方法，包括多样化技术、意图预测模型或潜在意图建模方法。在本文中，我们对构建下一代意图感知推荐系统的现有方法进行了调查和分类。基于对当前评估实践的分析，我们概述了该领域的开放空白和可能的未来方向，其中特别包括考虑其他交互信号和上下文信息以进一步提高此类系统的效果。

本篇论文旨在解决个性化推荐中用户使用意图变化带来的挑战，提出了意图感知推荐系统的构建方案。

论文提出了多种技术方法，包括多样化技术、意图预测模型和潜在意图建模方法等，来实现意图感知推荐系统。

论文对当前意图感知推荐系统的评估方法进行了分析，并指出了该领域的研究空白和未来方向，包括考虑更多的交互信号和上下文信息等。

在该领域的相关研究中，还有一些相关论文，例如《A Survey of Context-Aware Recommender Systems》和《Intent-Aware Recommender Systems: A Concise Survey》等。