論文の概要: LLM Agents Enable User-Governed Personalization Beyond Platform Boundaries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09794v1
- Date: Sun, 10 May 2026 22:31:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.42267
- Title: LLM Agents Enable User-Governed Personalization Beyond Platform Boundaries
- Title（参考訳）: LLMエージェントは,プラットフォーム境界を越えたユーザ権限のパーソナライズを可能にする
- Abstract要約: プラットフォーム中心のパーソナライゼーションから,ユーザ主体のパーソナライゼーションへの移行を議論する。
重要な非対称性はデータアクセスにある – 独自のクロスプラットフォームおよびオフライン情報を集約できるのはユーザのみである。
我々は,クロスプラットフォームデータエクスポートと既製のLCMエージェントを備えたユーザが,シングルプラットフォームパーソナライゼーションベースラインを上回る性能を発揮するという概念実証を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.615224255419484
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Personalization today is fundamentally platform-centric: services build user representations from the behavioral fragments they observe. Yet no platform can construct a complete picture of the user, as competitive incentives, legal constraints, user privacy concerns, and epistemic limits create persistent data barriers. This paper argues for a shift from platform-centric personalization to user-governed personalization, where only the user can integrate fragmented contexts across platforms and the offline world. The key asymmetry lies in data access: only users can aggregate their own cross-platform and offline information. Large language model (LLM) agents make such integration practically feasible for the first time by enabling reasoning over heterogeneous personal data and transforming users' cross-context information into actionable personalization capabilities. We provide proof-of-concept evidence that users equipped with cross-platform data exports and an off-the-shelf LLM agent can outperform single-platform personalization baselines. We conclude by outlining a research agenda for building scalable user-governed personalization systems.
- Abstract（参考訳）: 現在のパーソナライゼーションは基本的にプラットフォーム中心であり、サービスは観察する振る舞いの断片からユーザ表現を構築する。
しかし、競争インセンティブ、法的制約、ユーザのプライバシに関する懸念、疫学的な制限が永続的なデータバリアを生み出すため、ユーザの完全なイメージを構築するプラットフォームは存在しない。
本稿では、プラットフォーム中心のパーソナライゼーションから、プラットフォームとオフラインの世界にまたがる断片化されたコンテキストをユーザだけが統合できるパーソナライズへのシフトを論じる。
重要な非対称性はデータアクセスにある – 独自のクロスプラットフォームおよびオフライン情報を集約できるのはユーザのみである。
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、不均一な個人データを推論し、ユーザのクロスコンテキスト情報を実用的なパーソナライズ機能に変換することで、そのような統合を初めて実現可能にする。
我々は,クロスプラットフォームデータエクスポートと既製のLCMエージェントを備えたユーザが,シングルプラットフォームパーソナライゼーションベースラインを上回り得るという概念実証を行う。
我々は、スケーラブルなユーザ管理型パーソナライゼーションシステムを構築するための研究課題を概説する。
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