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。

本研究提出了一种新框架，结合自编码器与生成对抗网络（GAN），有效解决时间序列生成中的收敛性和稳定性问题，成功生成高保真数据，超越现有基准。