SimInter: Evidence-Grounded User Simulation with Interview-Based Profile Enrichment for Conversational Recommender Systems
SimInter：基于访谈画像增强的循证对话推荐用户模拟
🧭 用户模拟 · 对话推荐评估 ★ 深度解读
University of Tehran · Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM)
用LLM访谈+轮级审计从历史对话中提取隐式用户画像，显著提升模拟用户的aspect表达丰富度
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/对话推荐离线评估中，可用「历史行为统计 + LLM 访谈」抽取用户隐式偏好（pickiness、decision-making style、novelty preference），每个属性要求 evidence quote，避免 LLM 直接从静态画像推断时的刻板印象。
- Turn-level 审计是工程可落地的做法：定义 fabrication / caricature / history contradiction 三类 flag，并设 severity，不整段丢弃对话而是剔除有问题的 turn。对 RAG 对话、生成式推荐的事实性校验可参考这种细粒度过滤。
- 注意 trade-off：丰富画像提高了 aspect 多样性和语义多样性，但会降低 item 多样性和词汇重复。业务评估中不要追求所有多样性指标同时提升，应明确评估维度。
- 用不同 LLM 做生成/审计/评测（如 Gemini 生成访谈、Claude 审计、GPT-4o-mini 做 CRS）可减少同模型共享偏差。