論文の概要: Beyond Static Testbeds: An Interaction-Centric Agent Simulation Platform for Dynamic Recommender Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16429v1
- Date: Thu, 22 May 2025 09:14:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.183686
- Title: Beyond Static Testbeds: An Interaction-Centric Agent Simulation Platform for Dynamic Recommender Systems
- Title（参考訳）: Beyond Static Testbeds: 動的リコメンダシステムのためのインタラクション中心エージェントシミュレーションプラットフォーム
- Authors: Song Jin, Juntian Zhang, Yuhan Liu, Xun Zhang, Yufei Zhang, Guojun Yin, Fei Jiang, Wei Lin, Rui Yan,
- Abstract要約: RecInterは、リコメンダシステムのための新しいエージェントベースのシミュレーションプラットフォームである。
RecInterでは、ユーザーアクション(例えば、レビュー、購入など)をリアルタイムで動的に更新する。
Merchant Agentsは、より現実的で進化したエコシステムを育むことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.09105175322562
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Evaluating and iterating upon recommender systems is crucial, yet traditional A/B testing is resource-intensive, and offline methods struggle with dynamic user-platform interactions. While agent-based simulation is promising, existing platforms often lack a mechanism for user actions to dynamically reshape the environment. To bridge this gap, we introduce RecInter, a novel agent-based simulation platform for recommender systems featuring a robust interaction mechanism. In RecInter platform, simulated user actions (e.g., likes, reviews, purchases) dynamically update item attributes in real-time, and introduced Merchant Agents can reply, fostering a more realistic and evolving ecosystem. High-fidelity simulation is ensured through Multidimensional User Profiling module, Advanced Agent Architecture, and LLM fine-tuned on Chain-of-Thought (CoT) enriched interaction data. Our platform achieves significantly improved simulation credibility and successfully replicates emergent phenomena like Brand Loyalty and the Matthew Effect. Experiments demonstrate that this interaction mechanism is pivotal for simulating realistic system evolution, establishing our platform as a credible testbed for recommender systems research.
- Abstract（参考訳）: 推奨システムの評価と反復は不可欠だが、従来のA/Bテストはリソース集約であり、オフラインメソッドは動的なユーザとプラットフォーム間のインタラクションに苦労する。
エージェントベースのシミュレーションは有望だが、既存のプラットフォームでは、ユーザーアクションが環境を動的に再構築するメカニズムが欠けていることが多い。
このギャップを埋めるために、ロバストな相互作用機構を備えたレコメンデータシステムのための新しいエージェントベースのシミュレーションプラットフォームRecInterを紹介する。
RecInterプラットフォームでは、ユーザーアクション(例えば、好み、レビュー、購入など)をシミュレートして、アイテム属性をリアルタイムで動的に更新する。
高忠実度シミュレーションは多次元ユーザプロファイリングモジュール、アドバンストエージェントアーキテクチャ、およびCoT(Chain-of-Thought)強化相互作用データに微調整されたLLMにより保証される。
我々のプラットフォームはシミュレーションの信頼性を大幅に向上させ、Brand LoyaltyやMatthew Effectのような創発的な現象を再現することに成功した。
実験により、この相互作用メカニズムは、現実的なシステムの進化をシミュレートするために重要であり、我々のプラットフォームをレコメンデーションシステム研究のための信頼できるテストベッドとして確立する。
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