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IJCAJ 2020 论文推荐：最近的研究表明，准确性和可解释性对于推荐（recommendation）都非常重要。作者引入了可解释会话推荐（explainable conversational recommendation），通过多轮用户模型会话，可以逐步提高推荐准确性和解释质量。作者展示了如何解决问题，并设计了一个增量式多任务学习框架，使推荐预测、解释生成和用户反馈集成之间可以紧密协作。作者还提出了一种多视图反馈集成方法，以实现有效的增量模型更新。 实证结果表明，提出的模型不仅可以持续提高推荐准确性，而且可以生成符合反馈中反映的用户兴趣的解释。论文链接：https://www.aminer.cn/pub/5ef96b048806af6ef277218c/towards-explainable-conversational-recommendation?conf=ijcai2020?f=cs
