論文の概要: ALPBench: A Benchmark for Attribution-level Long-term Personal Behavior Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03056v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 03:32:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.223822
• Title: ALPBench: A Benchmark for Attribution-level Long-term Personal Behavior Understanding
• Title（参考訳）: ALPBench: 属性レベルの長期的個人行動理解のためのベンチマーク
• Authors: Lu Ren, Junda She, Xinchen Luo, Tao Wang, Xin Ye, Xu Zhang, Muxuan Wang, Xiao Yang, Chenguang Wang, Fei Xie, Yiwei Zhou, Danjun Wu, Guodong Zhang, Yifei Hu, Guoying Zheng, Shujie Yang, Xingmei Wang, Shiyao Wang, Yukun Zhou, Fan Yang, Size Li, Kuo Cai, Qiang Luo, Ruiming Tang, Han Li, Kun Gai,
• Abstract要約: ALPBenchは属性レベルの長期的個人行動理解のためのベンチマークである。 ユーザと興味のある属性の組み合わせを予測し、基幹構造評価を可能にする。 ユーザの明示的に表現された要求よりも、長期的な歴史的行動の好みをモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.88804678012327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in large language models have highlighted their potential for personalized recommendation, where accurately capturing user preferences remains a key challenge. Leveraging their strong reasoning and generalization capabilities, LLMs offer new opportunities for modeling long-term user behavior. To systematically evaluate this, we introduce ALPBench, a Benchmark for Attribution-level Long-term Personal Behavior Understanding. Unlike item-focused benchmarks, ALPBench predicts user-interested attribute combinations, enabling ground-truth evaluation even for newly introduced items. It models preferences from long-term historical behaviors rather than users' explicitly expressed requests, better reflecting enduring interests. User histories are represented as natural language sequences, allowing interpretable, reasoning-based personalization. ALPBench enables fine-grained evaluation of personalization by focusing on the prediction of attribute combinations task that remains highly challenging for current LLMs due to the need to capture complex interactions among multiple attributes and reason over long-term user behavior sequences.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの最近の進歩は、パーソナライズされたレコメンデーションの可能性を強調している。 強力な推論と一般化機能を活用することで、LLMは長期的なユーザの振る舞いをモデリングする新たな機会を提供する。 これを体系的に評価するために、属性レベルの長期的個人行動理解のためのベンチマークであるALPBenchを紹介する。 アイテム中心のベンチマークとは異なり、ALPBenchはユーザーが興味を持つ属性の組み合わせを予測する。 ユーザの明示的に表現された要求よりも、長期的な歴史的行動の好みをモデル化し、永続的な関心を反映する。 ユーザ履歴は自然言語シーケンスとして表現され、解釈可能な推論に基づくパーソナライズを可能にする。 ALPBenchは、複数の属性間の複雑な相互作用をキャプチャし、長期間のユーザ動作シーケンスに対する理由付けを必要とするため、現在のLLMでは依然として非常に困難な属性組合せタスクの予測に焦点をあてて、パーソナライゼーションのきめ細かい評価を可能にする。

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