توفر شعبية المتزايدة للمساعدين الشخصيين في الصوت فرصا جديدة لتوصية المحادثة. يتمثل أحد المجالات الممتعة بشكل خاص توصية الفيلم، والتي يمكن أن تستفيد من تفاعل مفتوح العضوية مع المستخدم، من خلال محادثة طبيعية. نستكشف إحدى الاتجاه الواعد لتوصية المحادثة: رسم خرائط مستخدم محادثة، ومن الذي توجد بيانات محدودة أو لا توجد بيانات متاحة، إلى معظم المراجعين الخارجيين المتشابهين، الذين يعرف تفضيلاتهم، من خلال تمثيل المحادثة كجاهر مصلحة للمستخدم، وتثبيت تقنيات التصفية التعاونية لتقدير تفضيلات المستخدم الحالية للأفلام الجديدة. نحن نسمي طريقة محدودية الأسلوب المقترحة (تصفية تعاونية محادثة باستخدام بيانات خارجية)، أي 1) تتخلى عن مشاعر المستخدم تجاه كيان من سياق المحادثة، و 2) يحول تصنيفات "المراجعين الخارجيين" المماثلة للتنبؤ بتفضيلات المستخدم الحالية. نقوم بتنفيذ هذه الخطوات من خلال تكييف تقنيات تنبؤ المعنويات السياقية، وتكييف المجال، على التوالي. لتقييم طريقتنا، نقوم بتطوير وتوفير مجموعة بيانات مشروحة ناعمة من محادثات توصية الأفلام، والتي نسميها أففساء. توضح نتائجنا أن Convextr يمكن أن يحسن دقة التنبؤ بتصنيفات المستخدمين للأفلام الجديدة من خلال استغلال محتوى المحادثة والبيانات الخارجية.