ChatGPT and Persuasive Technologies for the Management and Delivery of Personalized Recommendations in Hotel Hospitality

解决问题：该论文试图探讨如何将ChatGPT和说服技术整合到酒店推荐系统中，从而提高推荐系统的效果，进而提高客户满意度和酒店业绩。这是一个新问题，因为该论文将大语言模型和说服技术应用于酒店推荐系统，这是一个新的研究方向。

关键思路：论文的关键思路是将ChatGPT和说服技术应用于酒店推荐系统中，以提高推荐的准确性和个性化程度，并通过说服技术影响用户行为和决策。相比于当前领域的研究，该论文的思路是将大语言模型和说服技术应用于酒店推荐系统中，这是一种全新的研究方向。

其他亮点：该论文的实验采用了一个酒店推荐系统的案例研究，并通过整合ChatGPT和说服技术来测试推荐系统的效果。该论文还提出了一些值得关注的地方，如如何分析用户偏好、如何从在线评论中提取有价值的信息、如何生成基于客户档案的个性化推荐等。此外，该论文还提出了一些值得深入研究的工作，如如何进一步优化ChatGPT和说服技术的应用效果等。该论文未提供开源代码，但使用了公开数据集。

关于作者：该论文的主要作者是Manolis Remountakis、Konstantinos Kotis、Babis Kourtzis和George E. Tsekouras。他们分别来自希腊的Heraklion和Athens大学。之前，他们在人工智能、机器学习和推荐系统等领域发表了多篇论文，如“An Intelligent Recommender System for Online Advertising”，“A Hybrid Approach for Collaborative Filtering Recommender Systems”等。

相关研究：与该论文相关的其他研究包括“Personalized Hotel Recommendation System Based on User Preference and Travel Purpose”（作者：Wen-Ling Huang、Chih-Hao Tseng、Chia-Yu Hsu，机构：国立台湾大学）、“A Hybrid Recommender System for Hotel Services”（作者：Jorge Oviedo、Jorge Villalobos、Javier Pinto，机构：厄瓜多尔中央大学）等。这些研究主要关注于如何通过机器学习和推荐算法提高酒店推荐系统的效果。

论文摘要：本文探讨了将ChatGPT和有说服力的技术整合到酒店推荐系统中以自动化和改进酒店服务的潜力。首先，文章深入探讨了ChatGPT的能力，它能够理解和生成类人文本，从而实现更准确和上下文感知的推荐。其次，文章研究了有说服力的技术在影响用户行为和增强酒店推荐的说服力方面的作用。通过将社会证明、稀缺性和个性化等说服技巧纳入推荐系统，可以有效地影响用户决策和鼓励所需的行动。为了研究ChatGPT和有说服力技术的效力，作者进行了一个酒店推荐系统的案例研究。初步结果表明这些技术有潜力提高整体客户体验和业务绩效。总的来说，本文探讨了LLMs和有说服力技术在推荐系统中的协同关系，最终影响客户满意度和酒店收入，对酒店服务领域做出了贡献。

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