[论文翻译]基于知识增强提示学习的统一对话推荐系统研究

对话推荐系统 (Conversational Recommender System, CRS) 旨在通过自然语言对话主动获取用户偏好并推荐高质量物品。通常，CRS由推荐模块和对话模块组成：推荐模块预测用户偏好的物品，对话模块生成合适的回复。为了构建高效的CRS，必须无缝整合这两个模块。现有研究要么设计语义对齐策略，要么在两个模块间共享知识资源和表征。然而，这些方法仍依赖不同架构或技术来开发两个模块，导致难以实现有效的模块集成。