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PersonaX: A Recommendation Agent Framework for User Modeling, Suitable for Long-Term Behavior Sequences
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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
本文提出了PersonaX框架，旨在解决大语言模型在处理用户长内容时的建模问题，特别是对用户多样化兴趣的忽视。通过离线多重角色构建和子行为序列选择，PersonaX显著提高了用户建模的相关性和效率，实验结果表明其推荐性能优于现有方法，标志着可扩展用户建模的新标准。
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关键要点
- PersonaX框架旨在解决大语言模型在处理用户长内容时的建模问题。
- 该框架特别关注用户多样化兴趣的忽视。
- 通过离线多重角色构建和子行为序列选择，PersonaX显著提高了用户建模的相关性和效率。
- 实验结果表明，PersonaX的推荐性能优于现有方法。
- PersonaX标志着可扩展用户建模的新标准。
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