論文の概要: UserGPT Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08766v1
• Date: Sat, 09 May 2026 07:51:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.873755
• Title: UserGPT Technical Report
• Title（参考訳）: UserGPT 技術報告
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が長大で雑音の多い行動履歴をコヒーレントな物語にまとめる生成パラダイムについて検討する。 LLMに基づくペルソナ理解を改善するためのフレームワークであるUserGPTを提案する。 UserGPTはタグ予測のAvg@10スコアが0.7325、要約生成のAcc_Ex$スコアが0.7528であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.431890534502011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized user understanding from large-scale digital traces remains a fundamental challenge. Traditional user profiling methods rely on discriminative models and manual feature engineering to predict discrete attributes, often producing fragmented and logically inconsistent profiles that generalize poorly to long-tail behaviors. In this work, we study a generative paradigm in which large language models (LLMs) summarize long and noisy behavioral histories into coherent narratives that capture nuanced user evolution. Our experiments show that even strong LLMs remain limited in complex and implicit personalization reasoning. We propose UserGPT, a framework for improving LLM-based persona understanding through both attribute generation and summary generation. To address the scarcity of real-world behavioral data, we develop a User Behavior Simulation Engine that produces realistic and complex user trajectories. We further introduce a Data-Centric Semantization module that transforms heterogeneous behavioral logs into structured and semantically coherent inputs, reducing noise and sparsity. On top of this pipeline, we design a curriculum-driven post-training strategy that combines multi-stage Supervised Fine-Tuning (SFT) with Dual-Filter Group Relative Policy Optimization (DF-GRPO) to strengthen reasoning over long behavioral histories. We also construct HPR-Bench, a benchmark for holistic persona reasoning derived from simulated data. On HPR-Bench, UserGPT achieves an Avg@10 score of 0.7325 on tag prediction and an $Acc_{Ex}$ score of 0.7528 on summary generation, while compressing behavioral records by up to 97.9% with critical information preserved. These results demonstrate the effectiveness of UserGPT for holistic persona reasoning and personalized user-agent interaction.
• Abstract（参考訳）: 大規模デジタルトレースからのパーソナライズされたユーザ理解は、依然として根本的な課題である。 従来のユーザプロファイリング手法は、離散属性を予測するために識別モデルと手動の特徴工学に依存しており、しばしば断片化され、論理的に一貫性のないプロファイルを生成し、長い尾の振る舞いを一般化する。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が長い,騒々しい行動履歴を,曖昧なユーザ進化を捉えるコヒーレントな物語に要約する生成パラダイムについて検討する。 実験の結果,強いLDMでさえも複雑で暗黙的なパーソナライゼーションの推論に限られていることが判明した。 属性生成と要約生成の両方を通じてLLMに基づくペルソナ理解を改善するためのフレームワークであるUserGPTを提案する。 実世界の行動データの不足に対処するため,現実的で複雑なユーザトラジェクトリを生成するユーザ行動シミュレーションエンジンを開発した。 さらに,不均一な振る舞いログを構造的かつ意味論的に一貫性のある入力に変換することで,ノイズや疎結合を低減できるデータ中心セマンティゼーションモジュールを導入する。 このパイプラインの上に,多段階のSupervised Fine-Tuning(SFT)とDual-Filter Group Relative Policy Optimization(DF-GRPO)を組み合わせて,長い行動履歴の推論を強化するカリキュラム駆動のポストトレーニング戦略を設計する。 また、シミュレーションデータから得られた全体論的ペルソナ推論のベンチマークであるHPR-Benchを構築した。 HPR-Benchでは、UserGPTはタグ予測でAvg@10スコアが0.7325、サマリ生成で$Acc_{Ex}$スコアが0.7528、同時に行動記録を97.9%圧縮し、重要な情報を保存している。 これらの結果は、総合的なペルソナ推論とパーソナライズされたユーザエージェントインタラクションにおけるUserGPTの有効性を示す。

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