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LLM-Based User Simulator for Recommender Systems
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内容提要
本研究提出了一种基于LLM的用户模拟器，旨在解决用户偏好建模不透明和模拟准确性不足的问题。该模拟器通过明确用户偏好逻辑和结合统计模型，提高了推荐系统的训练效率和效果，实验结果表明其能生成高保真的训练数据。
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关键要点
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本研究提出了一种基于LLM的用户模拟器，旨在解决用户偏好建模不透明和模拟准确性不足的问题。
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该模拟器通过明确用户偏好的逻辑，结合统计模型，提高了推荐系统的训练效率和效果。
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实验结果表明，该模拟器能够生成高保真的训练数据，有效支持推荐算法的训练。
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