arXiv · cs.CL· Erfan Shahabi·· 14 天前AI 评分31
SimInter：基于访谈画像增强的对话推荐系统用户模拟方法
SimInter: Evidence-Grounded User Simulation with Interview-Based Profile Enrichment for Conversational Recommender Systems
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Erfan Shahabi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18308v1
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AI 导读
SimInter 是一种通过两个 LLM 智能体进行合成访谈来丰富用户画像的对话推荐系统评测模拟管线，用统计画像和历史对话证据作锚定，并由审计智能体逐轮标记潜在虚构与刻板印象。在模拟 300 个 ReDial 电影推荐用户的实验中，SimInter 将表达偏好方面的多样性从基线的 0.859 提升至 1.619（filtered aspect entropy），与 KBRD 和 UniCRS 两个推荐器对话时增益保持在 +0.28 到 +0.56 nats（均 p < 0.001）；人工评估中 94.3% 的富集属性断言获支持或部分支持。
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