論文の概要: To See or To Read: User Behavior Reasoning in Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03845v1
• Date: Wed, 05 Nov 2025 20:26:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.21132
• Title: To See or To Read: User Behavior Reasoning in Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: 見るか読むか:マルチモーダルLLMにおけるユーザ行動推論
• Authors: Tianning Dong, Luyi Ma, Varun Vasudevan, Jason Cho, Sushant Kumar, Kannan Achan,
• Abstract要約: ユーザ行動推論におけるモダリティトレードオフを評価するためのフレームワークであるtexttLentBehaviorsを提案する。 実世界の購入シーケンスデータセットを用いて、データが画像として表現された場合、MLLMの次購入予測精度は87.5%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.528108069902288
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) are reshaping how modern agentic systems reason over sequential user-behavior data. However, whether textual or image representations of user behavior data are more effective for maximizing MLLM performance remains underexplored. We present \texttt{BehaviorLens}, a systematic benchmarking framework for assessing modality trade-offs in user-behavior reasoning across six MLLMs by representing transaction data as (1) a text paragraph, (2) a scatter plot, and (3) a flowchart. Using a real-world purchase-sequence dataset, we find that when data is represented as images, MLLMs next-purchase prediction accuracy is improved by 87.5% compared with an equivalent textual representation without any additional computational cost.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、現代のエージェントシステムが、シーケンシャルなユーザビヘイビアデータに対してどのように推論するかを再構築している。 しかし,ユーザ行動データのテキスト表現や画像表現がMLLM性能の最大化に有効かどうかについては未検討のままである。 本稿では,(1)テキスト段落,(2)散文プロット,(3)フローチャートとしてトランザクションデータを表現することにより,MLLM間でのユーザ行動推論におけるモダリティトレードオフを評価するための,体系的なベンチマークフレームワークである‘texttt{BehaviorLens} を提案する。 実世界の購入シーケンスデータセットを用いて、データが画像として表現されると、MLLMの次購入予測精度が87.5%向上し、計算コストを伴わない同等のテキスト表現が得られた。

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