Conversational recommender systems have demonstrated great success. They can accurately capture a user's current detailed preference -- through a multi-round interaction cycle -- to effectively guide users to a more personalized recommendation. Alas, conversational recommender systems can be plagued by the adverse effects of bias, much like traditional recommenders. In this work, we argue for increased attention on the presence of and methods for counteracting bias in these emerging systems. As a starting point, we propose three fundamental questions that should be deeply examined to enable fairness in conversational recommender systems.


翻译:对话推荐人系统取得了巨大成功。它们可以准确地捕捉用户目前的详细偏好 -- -- 通过多轮互动周期 -- -- 以有效指导用户接受更个性化的建议。唉,对话推荐人系统可能受到偏见的不利影响,这与传统推荐人大相径庭。在这项工作中,我们主张更多地关注这些新兴系统中存在的偏见以及消除偏见的方法。作为起点,我们提出三个基本问题,应当深入审查,以使对话推荐人系统公平。

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