自2018年起，美国某音乐平台用户可通过语音助手获取音乐推荐。机器学习技术的进步使该对话式推荐系统更加精准和令人满意。
推荐系统无处不在，但传统系统存在明显缺陷：无法感知用户实时情绪或场景上下文。某音乐平台通过对话式交互填补这一信息缺口，其技术复杂度极高，但机器学习突破显著提升了用户体验。该平台全球拥有超5500万用户，技术改进带来巨大潜在价值。
系统工作原理
用户通过语音指令触发推荐流程，系统通过多轮对话收集偏好信息。提问方式包括开放式（“有想听的类型吗？"）和引导式（“想要轻松还是活泼的风格？"）。系统根据反馈推荐特定艺术家或播放音乐片段，直至用户接受推荐或退出交互。
技术演进
早期版本采用基于规则的对话策略，虽能运行但难以优化。团队转而开发基于机器学习的下一代系统，成为业界首个面向用户的对话式推荐系统。新系统不仅提升对话效率，还整合用户收听历史记录。
机器学习实验
团队通过两次实验突破技术瓶颈：
- 离线强化学习：通过5万次匿名对话数据训练模型，以"提示有用性"为奖励指标（成功推荐=1，失败=0），使成功推荐率提升8%，对话轮次减少20%。最优提示为风格选择问句。
- 个性化整合：加入用户历史数据后，成功率再提升4%，对话轮次减少13%。该场景下最有效的提示变为流派推荐（如"要听另类摇滚还是电子音乐？"）。
持续优化机制
系统通过随机化策略探索潜在优化空间：即使某提示仅有5%概率最优，仍会按比例测试。反事实分析确保新策略仅在被验证优于现有策略后才会部署。
未来方向
团队正探索超越"提示有用性"的奖励函数，并研究情感分析技术——通过语气和用词判断用户情绪（如"还行"与"太棒了"的差异）。系统通过多因子评分动态调整回应同理心，平衡技术前沿与用户体验。
技术合作
该成果发表于2021年ACM推荐系统会议，融合了机器学习与对话式AI技术，体现多团队在科研、用户体验和工程领域的跨领域协作。