Re2A：基于评分标准的场景化对话推荐框架
原文标题：Re2A: Situated Conversational Recommendation via Rubric-based Preference Reasoning and Alignment
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论文提出 Re2A，将场景化对话推荐（SCR）建模为「先推理后对齐」的结构化流程，用自动化评分标准引导模型产出显式偏好状态。再通过偏好条件优化，使生成回复同时满足用户偏好与场景一致性。在两个 SCR 数据集上持续超越现有最优方法，代码已开源。
- 问题
- 场景化对话推荐需同时理解对话历史、共观场景与物品属性，现有方法难以兼顾偏好理解与场景一致生成。
- 方法
- 提出 Re2A，将 SCR 建模为先推理后对齐流程，用自动化评分标准引导显式偏好状态，再做偏好条件优化。
- 结果
- 在两个 SCR 数据集上持续超越现有最优方法。
- 影响
- 为场景化推荐提供可落地的推理-对齐框架，提升对话推荐对用户偏好与物理场景的贴合度。
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