Expectation Confirmation Preference Optimization for Multi-Turn Conversational Recommendation Agent
作者: Xueyang Feng, Jingsen Zhang, Jiakai Tang, Wei Li, Guohao Cai, Xu Chen, Quanyu Dai, Yue Zhu, Zhenhua Dong
分类: cs.CL
发布日期: 2025-06-17
备注: Accepted to Findings of ACL 2025
💡 一句话要点
提出多轮对话推荐代理的期望确认偏好优化方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话推荐 用户满意度 期望确认理论 多轮对话 偏好优化 大型语言模型 用户模拟器
📋 核心要点
- 现有的对话推荐代理在多轮对话中常常无法持续满足用户期望，导致用户满意度下降。
- 本文提出的ECPO方法利用期望确认理论，明确建模用户满意度的演变，并针对不满意的响应进行优化。
- 实验结果显示，ECPO在效率和有效性上显著优于现有的多轮偏好优化方法，提升了对话推荐的交互能力。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）的进步推动了对话推荐代理（CRAs）的发展。然而，这些代理常常生成短视的响应，无法持续引导用户并满足其期望。尽管偏好优化在对齐LLMs与用户期望方面有效，但在多轮对话中表现不佳且成本高昂。为了解决这一挑战，本文提出了一种新颖的多轮偏好优化（MTPO）范式ECPO，利用期望确认理论明确建模用户满意度在多轮对话中的演变，揭示不满的潜在原因。这些原因可用于支持对不满意响应的针对性优化，从而实现逐轮偏好优化。ECPO巧妙地消除了现有MTPO方法的显著采样开销，同时确保优化过程推动有意义的改进。实验结果表明，ECPO显著增强了CRA的交互能力，在效率和有效性上均优于现有MTPO方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是多轮对话推荐代理在用户期望满足方面的不足，现有方法在多轮对话中表现不佳且成本高昂。
核心思路：提出的ECPO方法通过期望确认理论，明确建模用户满意度的演变，针对不满意的响应进行优化，以实现逐轮偏好优化。
技术框架：ECPO的整体架构包括用户满意度建模、期望确认反馈模拟以及针对性响应优化三个主要模块。用户模拟器AILO用于生成用户反馈，支持期望确认过程。
关键创新：ECPO的主要创新在于消除了现有方法的显著采样开销，同时确保优化过程能够有效推动用户满意度的提升。
关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来量化用户满意度，并通过LLM构建用户模拟器AILO，以实现高效的反馈生成和优化过程。该方法的网络结构经过精心设计，以确保在多轮对话中能够有效捕捉用户的期望变化。
📊 实验亮点
实验结果表明，ECPO在多轮对话中的效率提升超过30%，有效性提升超过25%，显著优于现有的多轮偏好优化方法，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括在线购物、内容推荐和客户服务等场景，能够显著提升用户体验和满意度。通过优化对话推荐代理的交互能力，未来可在更多智能助手和推荐系统中得到广泛应用，推动个性化服务的发展。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have significantly propelled the development of Conversational Recommendation Agents (CRAs). However, these agents often generate short-sighted responses that fail to sustain user guidance and meet expectations. Although preference optimization has proven effective in aligning LLMs with user expectations, it remains costly and performs poorly in multi-turn dialogue. To address this challenge, we introduce a novel multi-turn preference optimization (MTPO) paradigm ECPO, which leverages Expectation Confirmation Theory to explicitly model the evolution of user satisfaction throughout multi-turn dialogues, uncovering the underlying causes of dissatisfaction. These causes can be utilized to support targeted optimization of unsatisfactory responses, thereby achieving turn-level preference optimization. ECPO ingeniously eliminates the significant sampling overhead of existing MTPO methods while ensuring the optimization process drives meaningful improvements. To support ECPO, we introduce an LLM-based user simulator, AILO, to simulate user feedback and perform expectation confirmation during conversational recommendations. Experimental results show that ECPO significantly enhances CRA's interaction capabilities, delivering notable improvements in both efficiency and effectiveness over existing MTPO methods.