본 연구에서는 대화형 인터페이스를 기반으로 사용자 선호를 실시간으로 파악할 수 있는 지식그래프 기반 대화형 추천시스템의 원천기술을 개발함. 과거 행동 데이터를 기반으로 정적인 추천을 수행하는 한계를 넘어서, 본 연구는 사용자의 현재 맥락, 의도, 감정, 관계 등 동적인 정보를 반영하여 정교하고 개인화된 추천을 수행하는 것을 목표로 설정함. 이를 위해, 본 연구는 3개년의 연구 기간 동안 1) 사용자 발화 기반 상대적 선호도 추론, 2) 상식 그래프를 활용한 사용자 의도 파악, 3) 대화 흐름 및 정책 기반 추천 편향 해소를 핵심 연구주제로 설정하고, 각 단계별로 기술 개발 및 검증을 수행함. 특히, 지식 그래프 활용, 감정/페르소나 추론, 대조학습 및 강화학습 등 다양한 최신 AI 기술을 융합적으로 적용하여, 기존 대화형 추천시스템 대비 높은 추천의 정확도와 다양성, 응답의 공감성과 일관성을 달성함.