Exploring the Impact of Personality Traits on Conversational Recommender Systems: A Simulation with Large Language Models
作者: Xiaoyan Zhao, Yang Deng, Wenjie Wang, Hongzhan lin, Hong Cheng, Rui Zhang, See-Kiong Ng, Tat-Seng Chua
分类: cs.CL, cs.HC
发布日期: 2025-04-09
💡 一句话要点
提出基于LLM的个性化对话推荐系统模拟框架PerCRS，探索人格特质对推荐结果的影响
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话推荐系统 人格特质 用户模拟 大型语言模型 个性化推荐
📋 核心要点
- 现有对话推荐系统难以理解人格特质对用户交互行为的影响，导致推荐效果受限。
- 提出PerCRS框架，利用LLM模拟具有不同人格特质的用户，并与具备说服能力的系统代理进行交互。
- 实验表明，LLM能有效生成符合人格特质的用户响应，并促使CRS动态调整推荐策略。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的个性化对话推荐系统（CRS）用户模拟框架PerCRS，旨在研究人格特质如何影响对话推荐的结果。该框架包含一个用户代理和一个系统代理，用户代理能够模拟可定制的人格特质和偏好，系统代理则具备说服能力，从而模拟真实的CRS交互。通过多方面的评估确保了框架的鲁棒性，并从用户和系统的角度进行了广泛的分析。实验结果表明，先进的LLM能够有效地生成与特定人格特质相符的多样化用户响应，从而促使CRS动态调整其推荐策略。实验分析为理解人格特质对对话推荐系统结果的影响提供了经验性的见解。
🔬 方法详解
问题定义：现有对话推荐系统（CRS）忽略了用户人格特质对交互行为的影响，导致推荐结果的个性化程度不足。缺乏有效的方法来模拟不同人格特质的用户，从而难以评估和优化CRS在不同用户群体中的表现。现有方法难以捕捉人格特质对用户偏好和交互方式的细微影响。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的生成能力，构建一个能够模拟具有不同人格特质的用户代理（User Agent）的框架。通过控制LLM的输入提示（Prompt），使其生成符合特定人格特质的对话响应，从而模拟真实的用户交互行为。同时，设计一个具备说服能力的系统代理（System Agent），与用户代理进行多轮对话，完成推荐任务。
技术框架：PerCRS框架包含两个主要模块：用户代理（User Agent）和系统代理（System Agent）。用户代理负责模拟具有不同人格特质的用户，接收系统代理的提问或推荐，并根据自身的人格特质和偏好生成相应的回复。系统代理则负责与用户代理进行对话，收集用户偏好信息，并最终给出个性化的推荐。整个交互过程是一个多轮对话的过程，系统代理根据用户代理的反馈不断调整推荐策略。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个基于LLM的个性化用户模拟框架PerCRS，能够有效地模拟具有不同人格特质的用户，并与系统代理进行交互。与传统的基于规则或统计模型的用户模拟方法相比，PerCRS能够更好地捕捉人格特质对用户行为的细微影响，从而更真实地模拟用户交互过程。此外，该框架还提供了一种评估CRS在不同用户群体中表现的有效方法。
关键设计：在用户代理的设计中，通过在LLM的输入提示中加入人格特质描述，来控制LLM生成符合特定人格特质的对话响应。例如，可以使用“开放性”、“尽责性”、“外向性”、“宜人性和神经质性”（OCEAN）等人格特质维度来描述用户的人格特征。系统代理则采用了一种基于策略的学习方法，根据用户代理的反馈不断调整推荐策略，以最大化推荐的准确性和用户满意度。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未明确给出，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于LLM的PerCRS框架能够有效地生成与指定人格特质相符的用户响应，并促使CRS动态调整其推荐策略。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。该研究为理解人格特质对对话推荐系统结果的影响提供了经验性的见解。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更智能、更个性化的对话推荐系统。通过模拟不同人格特质的用户，可以更好地理解用户需求，优化推荐策略，提升用户满意度。此外，该框架还可用于评估和比较不同CRS算法在不同用户群体中的表现，为CRS的研发提供指导。
📄 摘要（原文）
Conversational Recommender Systems (CRSs) engage users in multi-turn interactions to deliver personalized recommendations. The emergence of large language models (LLMs) further enhances these systems by enabling more natural and dynamic user interactions. However, a key challenge remains in understanding how personality traits shape conversational recommendation outcomes. Psychological evidence highlights the influence of personality traits on user interaction behaviors. To address this, we introduce an LLM-based personality-aware user simulation for CRSs (PerCRS). The user agent induces customizable personality traits and preferences, while the system agent possesses the persuasion capability to simulate realistic interaction in CRSs. We incorporate multi-aspect evaluation to ensure robustness and conduct extensive analysis from both user and system perspectives. Experimental results demonstrate that state-of-the-art LLMs can effectively generate diverse user responses aligned with specified personality traits, thereby prompting CRSs to dynamically adjust their recommendation strategies. Our experimental analysis offers empirical insights into the impact of personality traits on the outcomes of conversational recommender systems.