論文の概要: Learning Dynamic User Personas from Implicit Interaction Streams via Iterative Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.26473v1
• Date: Wed, 29 Jul 2026 04:56:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-30 21:06:25.5431
• Title: Learning Dynamic User Personas from Implicit Interaction Streams via Iterative Refinement
• Title（参考訳）: 反復的リファインメントによるインシシットインタラクションストリームからの動的ユーザペルソナの学習
• Authors: Haifeng Wu,
• Abstract要約: 暗黙のインタラクションストリームから動的ユーザペルソナを直接学習するフレームワークであるIRISを提案する。 IRISは安定したペルソナを生成し、メモリのみのアプローチの限界を明らかにしながら個々のユーザーを区別する。 我々は、匿名化されたReddit r/AmItheAsshole (AITA)データに基づいてIRISを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.027292457517535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalizing large language models (LLMs) to individual users is essential for improving user experience, yet existing approaches typically rely on explicit preference supervision such as pairwise comparisons or demographic attributes, limiting their applicability in natural interaction settings. We propose IRIS, a framework that learns dynamic user personas directly from implicit interaction streams by extracting behavioral signals from everyday conversations and iteratively refining persona representations through a prediction-driven closed loop without requiring explicit feedback. We introduce an evaluation protocol based on behavior prediction, persona stability, and decision prediction. A proof-of-concept study on a synthetic interaction stream derived from public-domain autobiographical text shows that IRIS produces stable personas and distinguishes individual users while revealing limitations of memory-only approaches on recall-oriented metrics. We then validate IRIS on anonymized real-world Reddit r/AmItheAsshole (AITA) data, with personas built solely from each author's historical interactions. Across 100 authors, IRIS achieves the highest decision prediction accuracy among all evaluated methods (61.0%), outperforming static personas, memory-only retrieval, and no-personalization baselines. These results suggest that implicit behavioral modeling provides a scalable alternative to explicit preference learning for personalized LLMs and offers a practical foundation for adaptive conversational systems and embodied agents that require continuously evolving models of their users.
• Abstract（参考訳）: 個々のユーザに対して大きな言語モデル(LLM)をパーソナライズすることは、ユーザエクスペリエンスを改善する上で不可欠である。 IRISは、日常会話から行動信号を抽出し、明示的なフィードバックを必要とせず、予測駆動のクローズドループを通してペルソナ表現を反復的に洗練することにより、暗黙の対話ストリームから動的ユーザペルソナを直接学習するフレームワークである。 本稿では,行動予測,ペルソナ安定性,意思決定予測に基づく評価プロトコルを提案する。 パブリックドメインの自伝的テキストから合成されたインタラクションストリームに関する概念実証研究は、IRISが安定したペルソナを生成し、メモリのみのアプローチの制限を明らかにしながら、個々のユーザを区別していることを示している。 次に、匿名化されたReddit r/AmItheAsshole (AITA)データに基づいてIRISを検証する。 著者100名中, IRISは, 静的ペルソナ, メモリのみの検索, および非個人化ベースラインにおいて, 評価されたすべての方法 (61.0%) の中で最も高い判定精度を達成している。 これらの結果は、暗黙的行動モデリングはパーソナライズされたLLMに対する明示的な嗜好学習に代わるスケーラブルな代替手段であり、ユーザの継続的な進化を必要とする適応型対話システムとエンボディエージェントの実践的基盤を提供することを示唆している。

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