生成式人工智能时代对群体推荐系统的再思考：从一次性推荐到对话式群体决策支持

Arxiv：2507.00535v3公告类型：替换-交叉摘要：25年多前，关于如何设计向用户组而不是个人提供建议的系统，出现了早期的想法。从那时起，人们提出了一系列广泛的算法方法来获取个人偏好，汇总它们，并生成群体推荐。然而，尽管有大量的工作，但实际使用的群组推荐系统的例子相对较少。这一观察结果引发了对学术研究假设的反思，特别是关于群体间沟通如何展开以及应如何做出建议支持的决定。在本文中，我们认为其中一些假设和相应的系统设计可能不完全符合用户的需求或期望。因此，我们概述了一个前瞻性的视角，探索来自群体决策研究和生成性人工智能的最新进展，包括ChatGPT等系统，如何更好地为小组推荐系统的设计提供信息。作为一个可能的方向，我们考虑了人类组成员通过基于聊天的界面交互和交换信息，而基于人工智能的代理支持决策过程的设置。这种方法有助于设计更自然的群组和系统交互，并有助于在实践中更广泛地采用群组推荐系统。