論文の概要: Customer-R1: Personalized Simulation of Human Behaviors via RL-based LLM Agent in Online Shopping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07230v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 17:00:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.645781
• Title: Customer-R1: Personalized Simulation of Human Behaviors via RL-based LLM Agent in Online Shopping
• Title（参考訳）: 顧客R1:オンラインショッピングにおけるRL型LLMエージェントによる人間行動のパーソナライズされたシミュレーション
• Authors: Ziyi Wang, Yuxuan Lu, Yimeng Zhang, Jing Huang, Dakuo Wang,
• Abstract要約: オンラインショッピング環境におけるユーザ行動のパーソナライズとステップワイズを行うためのRLベースの手法であるCustomer-R1を紹介する。 我々の方針は明示的なペルソナに基づいており、行動正当性報酬信号による次のステップの合理化と行動生成を最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.626024821315486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulating step-wise human behavior with Large Language Models (LLMs) has become an emerging research direction, enabling applications in various practical domains. While prior methods, including prompting, supervised fine-tuning (SFT), and reinforcement learning (RL), have shown promise in modeling step-wise behavior, they primarily learn a population-level policy without conditioning on a user's persona, yielding generic rather than personalized simulations. In this work, we pose a critical question: how can LLM agents better simulate personalized user behavior? We introduce Customer-R1, an RL-based method for personalized, step-wise user behavior simulation in online shopping environments. Our policy is conditioned on an explicit persona, and we optimize next-step rationale and action generation via action correctness reward signals. Experiments on the OPeRA dataset emonstrate that Customer-R1 not only significantly outperforms prompting and SFT-based baselines in next-action prediction tasks, but also better matches users' action distribution, indicating higher fidelity in personalized behavior simulation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)による段階的人間行動のシミュレーションは、様々な実践領域での応用を可能にする新たな研究方向となっている。 プロンプト,教師付き微調整(SFT),強化学習(RL)といった従来の手法は,ステップワイズ行動のモデル化において有望であるが,主にユーザのペルソナを条件付けせずに集団レベルの政策を学習し,パーソナライズされたシミュレーションではなくジェネリックになる。 LLMエージェントは、どのようにパーソナライズされたユーザの振る舞いをシミュレートできるか? オンラインショッピング環境におけるユーザ行動のパーソナライズとステップワイズを行うためのRLベースの手法であるCustomer-R1を紹介する。 我々の方針は明示的なペルソナに基づいており、行動正当性報酬信号による次のステップの合理化と行動生成を最適化する。 OPeRAデータセットの実験では、顧客-R1は、次のアクション予測タスクにおいてプロンプトとSFTベースのベースラインを著しく上回るだけでなく、ユーザの行動分布とよく一致し、パーソナライズされた行動シミュレーションの忠実度が高いことを示す。

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