研究人员开发了一个新框架，用于自动优化对话推荐系统（CRS）中基于大型语言模型（LLM）的用户模拟器的提示词。该方法旨在通过生成合成用户交互来解决CRS评估和数据访问方面的挑战。所提出的框架试图缓解现有基于LLM的模拟器中常见的正向偏差、数据泄露和行为多样性有限等问题。实验表明，与当前基线技术相比，该方法提高了与人类交互模式的行为一致性。 AI
影响 这项研究可能为对话式AI带来更有效、更多样化的训练数据，从而提高推荐系统的性能。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了用于对话推荐系统中基于LLM的用户模拟器的提示词优化新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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