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SimUSER: Using Large Language Models to Simulate User Behavior for Recommender System Evaluation
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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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关键要点
- 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。
- SimUSER能够识别自洽的人物，创建具备独特背景和个性的用户代理，从而更真实地模拟人类用户。
- 研究表明，SimUSER在微观和宏观层面上与真实用户表现更为一致。
- 通过离线A/B测试，SimUSER优化推荐系统参数，显著提升用户参与度。
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