本文提出了一种新的对话检索方法，将对话表示为查询，将物品表示为待检索的文档，并使用 BM25 检索器进行比较。该方法证明了比使用复杂外部知识的基线模型效果更好，并通过用户中心建模和数据增强来解决 CRS 的冷启动问题。

走向统一的对话推荐系统：基于上下文化知识蒸馏的多任务学习
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