arXiv · cs.AI· Erfan Shahabi, Amirhossein Roshandel, Mohammad Sadegh Sadeghi, Azadeh Shakery·· 1 天前
SimInter：基于访谈式用户画像增强的证据约束用户模拟方法
SimInter: Evidence-Grounded User Simulation with Interview-Based Profile Enrichment for Conversational Recommender Systems
arXiv:2610.18308v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Erfan Shahabi, Amirhossein Roshandel, Mohammad Sadegh Sadeghi, Azadeh Shakery
研究任务与主要进展
研究者提出SimInter，通过两个LLM智能体进行合成访谈，基于用户统计画像和历史对话证据补充决策风格、方面偏好与领域专长等画像信息，并在访谈回合中审计潜在的编造和刻板化表达。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org