When and How to Ask: Dynamic Preference Elicitation Strategies for Conversational Recommendation
对话推荐中的动态偏好诱导策略：何时与如何提问
🧭 阶段感知的对话式推荐偏好诱导
University of Sheffield · Bloomberg
阶段感知：前期问属性，后期推物品，MoE建模策略选择提升对话推荐效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 对话推荐策略应分阶段设计：冷启动阶段多问属性，偏好明确后直接推荐商品，可大幅提升导购Agent的交互效率
- 借鉴COPE的Mixture of Experts架构，构建一个轻量策略选择器，在线判断当前对话轮次应提问还是推荐，以及提问类型（属性/物品）
- InPE数据集提供了细粒度标注（询问必要性、策略类型），可用于微调对话推荐模型或策略判别器，适合迁移到电商客服场景
- 离线评估证实阶段感知策略优于静态统一策略，线上部署时可基于对话长度或状态隐式划分阶段，避免硬编码规则