論文の概要: Inverse Theory of Mind Modeling for Content Recommendation: From Web Browsing to Dynamic Intelligent Interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11354v1
- Date: Tue, 11 Aug 2026 18:58:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-13 19:07:54.357191
- Title: Inverse Theory of Mind Modeling for Content Recommendation: From Web Browsing to Dynamic Intelligent Interfaces
- Title（参考訳）: コンテンツ推薦のためのマインドモデリングの逆理論:Webブラウザから動的インテリジェントインタフェースへ
- Abstract要約: 我々は、行動を説明する信念、嗜好、意思決定特性を推測する逆心論(IToM)パイプラインを提案する。
パイプラインは、選択されたものや利用可能な選択肢を含む、各ユーザの決定コンテキストを再構築する。
VisionOS上でのペルソナ駆動型空間バンキングアプリケーションによるクロスモーダル転送性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.250965676125302
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern recommender systems treat observed actions as reliable proxies for user preferences, yet interactions often reflect exploration or comparison rather than stable preference expression. As interfaces evolve from static layouts toward generative UIs and immersive extended reality (XR), the need for deeper, modality-agnostic user understanding grows: these adaptive environments must decide not only what to present but where, when, how prominently, and most importantly why a user acts. We propose an Inverse Theory of Mind (IToM) pipeline that reasons backward from observed interactions to infer the beliefs, preferences, and decision-making traits that explain behavior. The pipeline reconstructs each user's decision context, including what was chosen and what alternatives were available, applies LLM-driven counterfactual reasoning to produce evidence-grounded natural-language belief statements, and synthesizes these beliefs through multi-hypothesis abductive inference into a structured user persona. We evaluate on the OPeRA dataset against ground-truth personality assessments, attitudinal surveys, and interview-based personas across four tasks: next action prediction, shopping attitude alignment, Big Five personality inference, and held-out category prediction. Results show that inferred personas match or exceed ground-truth personas and that multi-hypothesis reasoning is essential for accurate personality prediction. We further demonstrate cross-modal transferability with a persona-driven spatial banking application on VisionOS.
- Abstract（参考訳）: 現代のレコメンデータシステムは、観察されたアクションをユーザーの好みに対する信頼できるプロキシとして扱うが、対話はしばしば安定した好み表現よりも探索や比較を反映する。
インターフェースが静的レイアウトから生成UIへと進化し、没入型拡張現実(XR)へと進化するにつれて、より深く、モダリティに依存しないユーザ理解の必要性が高まっます。
我々は、観察された相互作用から逆向きに推論して、行動を説明する信念、嗜好、意思決定特性を推論する逆心理論(IToM)パイプラインを提案する。
パイプラインは、選択されたものや選択肢を含む各ユーザの意思決定コンテキストを再構築し、LCM駆動の反ファクト推論を適用して、エビデンスに基づく自然言語の信念文を生成し、これらの信念を、多仮説帰納的推論によって構造化されたユーザペルソナに合成する。
我々は,OPeRAデータセットを,次の行動予測,ショッピング態度アライメント,ビッグファイブ・パーソナ推論,ホールドアウトカテゴリー予測の4つのタスクにまたがる,地道的性格評価,時間的調査,面接に基づくペルソナに対して評価した。
その結果、推定されたペルソナが真真正なペルソナと一致または超え、マルチハイプセシス推論が正確なパーソナリティ予測に不可欠であることが示唆された。
さらに、VisionOS上のペルソナ駆動型空間バンキングアプリケーションを用いて、クロスモーダル転送性を示す。
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