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SimUSER: Using Large Language Models to Simulate User Behavior for Recommender System Evaluation

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究提出SimUSER框架，通过历史数据模拟真实用户行为，解决推荐系统评估中离线指标与在线行为的差距。研究表明，SimUSER能更准确地反映用户表现，并通过离线A/B测试优化推荐系统参数，提高用户参与度。

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