Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Beyond Static Testbeds: An Interaction-Centric Agent Simulation Platform for Dynamic Recommender Systems

Created by
  • Haebom

저자

Song Jin, Juntian Zhang, Yuhan Liu, Xun Zhang, Yufei Zhang, Guojun Yin, Fei Jiang, Wei Lin, Rui Yan

개요

RecInter는 추천 시스템 평가 및 개선을 위한 새로운 에이전트 기반 시뮬레이션 플랫폼입니다. 기존 A/B 테스트의 자원 소모적 문제와 오프라인 방법론의 한계를 극복하고자, 사용자 행동이 실시간으로 아이템 속성을 변경하고 상인 에이전트가 응답하는 동적 상호작용 메커니즘을 제공합니다. RecInter는 다차원 사용자 프로파일링, 고급 에이전트 아키텍처, Chain-of-Thought (CoT) 방식으로 강화된 상호작용 데이터로 미세 조정된 LLM을 통해 높은 수준의 시뮬레이션 정확도를 보장합니다. 이를 통해 브랜드 충성도 및 마태 효과와 같은 현상을 재현하며, 추천 시스템 연구를 위한 신뢰성 있는 테스트베드로 자리매김합니다.

시사점, 한계점

시사점:
추천 시스템 연구를 위한 현실적인 시뮬레이션 환경 제공
사용자 행동과 플랫폼 간의 동적 상호작용을 반영하여 현실적인 시스템 진화 시뮬레이션
브랜드 충성도 및 마태 효과 등 복잡한 현상 재현
A/B 테스트의 대안으로 활용 가능성 제시
한계점:
구체적인 플랫폼 성능, 확장성, 효율성에 대한 상세 정보 부족
LLM의 사용 및 CoT 방식의 구체적인 구현 방식에 대한 정보 부족
제안된 플랫폼의 실제 추천 시스템에 대한 적용 사례 부족
👍