論文の概要: A LLM-based Controllable, Scalable, Human-Involved User Simulator Framework for Conversational Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08035v1
- Date: Mon, 13 May 2024 03:02:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 18:03:09.879032
- Title: A LLM-based Controllable, Scalable, Human-Involved User Simulator Framework for Conversational Recommender Systems
- Title（参考訳）: 対話型レコメンダシステムのためのLLMベースの制御可能でスケーラブルなユーザシミュレータフレームワーク
- Authors: Lixi Zhu, Xiaowen Huang, Jitao Sang,
- Abstract要約: Conversational Recommender System (CRS) はユーザからのリアルタイムフィードバックを利用して好みを動的にモデル化する。
LLM(Large Language Models)は、計算能力の新たな時代を迎えている。
ユーザシミュレータの動作を管理するCSHI(Controlable, scalable, and human-Involved)シミュレータフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.646529557978512
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Conversational Recommender System (CRS) leverages real-time feedback from users to dynamically model their preferences, thereby enhancing the system's ability to provide personalized recommendations and improving the overall user experience. CRS has demonstrated significant promise, prompting researchers to concentrate their efforts on developing user simulators that are both more realistic and trustworthy. The emergence of Large Language Models (LLMs) has marked the onset of a new epoch in computational capabilities, exhibiting human-level intelligence in various tasks. Research efforts have been made to utilize LLMs for building user simulators to evaluate the performance of CRS. Although these efforts showcase innovation, they are accompanied by certain limitations. In this work, we introduce a Controllable, Scalable, and Human-Involved (CSHI) simulator framework that manages the behavior of user simulators across various stages via a plugin manager. CSHI customizes the simulation of user behavior and interactions to provide a more lifelike and convincing user interaction experience. Through experiments and case studies in two conversational recommendation scenarios, we show that our framework can adapt to a variety of conversational recommendation settings and effectively simulate users' personalized preferences. Consequently, our simulator is able to generate feedback that closely mirrors that of real users. This facilitates a reliable assessment of existing CRS studies and promotes the creation of high-quality conversational recommendation datasets.
- Abstract（参考訳）: Conversational Recommender System (CRS)は、ユーザのリアルタイムフィードバックを活用して、ユーザの好みを動的にモデル化することで、パーソナライズされたレコメンデーションの提供能力を高め、ユーザエクスペリエンス全体を改善する。
CRSは大きな可能性を示しており、研究者はより現実的で信頼性の高いユーザーシミュレータの開発に集中するよう促している。
LLM(Large Language Models)の出現は、計算能力の新たなエポックの始まりであり、様々なタスクにおいて人間レベルの知性を示す。
ユーザシミュレータ構築にLLMを活用してCRSの性能を評価する研究が進められている。
これらの取り組みはイノベーションを示すが、一定の制限が伴っている。
本研究では、プラグインマネージャを介して、様々なステージにわたるユーザシミュレータの動作を管理する、制御可能、スケーラブル、ヒューマンインクルード(CSHI)シミュレーターフレームワークを導入する。
CSHIはユーザー行動とインタラクションのシミュレーションをカスタマイズし、より生き生きとした説得力のあるユーザーインタラクション体験を提供する。
2つの会話レコメンデーションシナリオにおける実験とケーススタディを通じて、我々のフレームワークは様々な会話レコメンデーション設定に適応し、ユーザのパーソナライズされた好みを効果的にシミュレートできることを示す。
その結果、シミュレーターは実際のユーザのフィードバックを忠実に反映したフィードバックを生成することができる。
これにより、既存のCRS研究の信頼性評価が促進され、高品質な会話レコメンデーションデータセットの作成が促進される。
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