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用户画像是真实用户的虚拟代表,是 建立在一系列真实数据(Marketing data,Usability data)之上的目标用户模型。通过用户调研去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差 异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,就形成了一个人物原型 。
Echoes in the Loop: Diagnosing Risks in LLM-Powered Recommender Systems under Feedback Loops
Arxiv
0+阅读 · 2月7日
Attn-GS: Attention-Guided Context Compression for Efficient Personalized LLMs
Arxiv
0+阅读 · 2月8日
Personagram: Bridging Personas and Product Design for Creative Ideation with Multimodal LLMs
Arxiv
0+阅读 · 2月5日
Exploiting contextual information to improve stance detection in informal political discourse with LLMs
Arxiv
0+阅读 · 2月4日
HumanLLM: Towards Personalized Understanding and Simulation of Human Nature
Arxiv
0+阅读 · 1月22日
VR ProfiLens: User Profiling Risks in Consumer Virtual Reality Apps
Arxiv
0+阅读 · 1月18日
SciNUP: Natural Language User Interest Profiles for Scientific Literature Recommendation
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0+阅读 · 1月23日
Diagnostic-Guided Dynamic Profile Optimization for LLM-based User Simulators in Sequential Recommendation
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0+阅读 · 1月18日
Post-Training Denoising of User Profiles with LLMs in Collaborative Filtering Recommendation
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0+阅读 · 1月25日
Beyond Literacy: Predicting Interpretation Correctness of Visualizations with User Traits, Item Difficulty, and Rasch Scores
Arxiv
0+阅读 · 1月28日
UserLM-R1: Modeling Human Reasoning in User Language Models with Multi-Reward Reinforcement Learning
Arxiv
0+阅读 · 1月14日
SteerEval: A Framework for Evaluating Steerability with Natural Language Profiles for Recommendation
Arxiv
0+阅读 · 1月28日
A Framework for Personalized Persuasiveness Prediction via Context-Aware User Profiling
Arxiv
0+阅读 · 1月9日
Diagnostic-Guided Dynamic Profile Optimization for LLM-based User Simulators in Sequential Recommendation
Arxiv
0+阅读 · 1月6日
Introducing Visual Scenes and Reasoning: A More Realistic Benchmark for Spoken Language Understanding
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月24日
参考链接
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