論文の概要: Lusifer: LLM-based User SImulated Feedback Environment for online Recommender systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13362v1
• Date: Wed, 22 May 2024 05:43:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 01:14:40.783597
• Title: Lusifer: LLM-based User SImulated Feedback Environment for online Recommender systems
• Title（参考訳）: Lusifer:オンラインレコメンダシステムのためのLLMベースのユーザシミュレートフィードバック環境
• Authors: Danial Ebrat, Luis Rueda,
• Abstract要約: Lusiferは、シミュレーションされたユーザフィードバックを生成する新しい環境である。 ユーザープロファイルとインタラクション履歴を合成し、推奨アイテムに対する反応と振る舞いをシミュレートする。 MovieLens100Kデータセットを概念実証として、Lugifer氏は、ユーザの振る舞いと好みの正確なエミュレーションをデモしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training reinforcement learning-based recommender systems are often hindered by the lack of dynamic and realistic user interactions. Lusifer, a novel environment leveraging Large Language Models (LLMs), addresses this limitation by generating simulated user feedback. It synthesizes user profiles and interaction histories to simulate responses and behaviors toward recommended items. In addition, user profiles are updated after each rating to reflect evolving user characteristics. Using the MovieLens100K dataset as proof of concept, Lusifer demonstrates accurate emulation of user behavior and preferences. This paper presents Lusifer's operational pipeline, including prompt generation and iterative user profile updates. While validating Lusifer's ability to produce realistic dynamic feedback, future research could utilize this environment to train reinforcement learning systems, offering a scalable and adjustable framework for user simulation in online recommender systems.
• Abstract（参考訳）: 強化学習に基づく推薦システムは、動的で現実的なユーザーインタラクションの欠如によってしばしば妨げられる。 Lusiferは、LLM(Large Language Models)を利用した新しい環境であり、シミュレーションされたユーザフィードバックを生成することで、この制限に対処する。 ユーザープロファイルとインタラクション履歴を合成し、推奨アイテムに対する反応と振る舞いをシミュレートする。 さらに、ユーザプロファイルは、各レーティング後に更新され、進化するユーザ特性を反映する。 MovieLens100Kデータセットを概念実証として、Lugifer氏は、ユーザの振る舞いと好みの正確なエミュレーションをデモしている。 本稿では、即時生成と反復的なユーザプロファイル更新を含むLulsiferの運用パイプラインについて述べる。 Lusiferが現実的な動的フィードバックを生み出す能力を検証する一方で、将来の研究は、この環境を利用して強化学習システムのトレーニングを行い、オンラインレコメンデータシステムにおけるユーザシミュレーションのためのスケーラブルで調整可能なフレームワークを提供する。

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