本文介绍了REGEN数据集，旨在通过自然语言交互提升推荐系统的上下文理解能力。当前推荐系统主要依赖用户历史行为预测喜好，而缺乏与用户互动、理解需求及解释推荐理由的能力。REGEN基于亚马逊评论数据构建，包含物品推荐、合成用户评论及个性化购买理由和产品推荐语。该数据集支持研究推荐系统在自然语言交互中的新功能，如反馈适应与推荐解释，填补了现有数据集的空白。

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