Learning Dynamic User Personas from Implicit Interaction Streams via Iterative Refinement

📄 arXiv: 2607.26473v1 📥 PDF

作者: Haifeng Wu

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2026-07-29

备注: 23 pages, 1 figure, 3 tables

💡 一句话要点

提出IRIS框架以解决个性化语言模型的用户建模问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 个性化建模 隐式交互 用户画像 行为预测 动态学习 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有个性化方法依赖显式偏好监督，限制了在自然交互中的应用效果。
  2. IRIS框架通过提取隐式交互流中的行为信号，迭代优化用户画像，无需显式反馈。
  3. 在Reddit AITA数据上，IRIS实现了61.0%的决策预测准确率，超越了多种基线方法。

📝 摘要（中文）

个性化大型语言模型（LLMs）以提升用户体验至关重要，但现有方法通常依赖于显式的偏好监督，如成对比较或人口统计属性，限制了其在自然交互环境中的适用性。我们提出了IRIS框架，通过从日常对话中提取行为信号，直接从隐式交互流中学习动态用户画像，并通过预测驱动的闭环迭代优化画像表示，无需显式反馈。我们引入了一种基于行为预测、画像稳定性和决策预测的评估协议。通过在公共领域自传文本衍生的合成交互流进行的概念验证研究表明，IRIS能够生成稳定的用户画像，并区分个体用户，同时揭示了仅基于记忆的方法在召回导向指标上的局限性。我们还在匿名的真实世界Reddit r/AmItheAsshole (AITA)数据上验证了IRIS，结果显示IRIS在100位作者中实现了61.0%的最高决策预测准确率，超越了静态画像、仅基于记忆的检索和无个性化基线。这些结果表明，隐式行为建模为个性化LLMs提供了可扩展的替代方案，并为需要不断演变用户模型的自适应对话系统和具身代理提供了实用基础。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决个性化大型语言模型中用户画像建模的挑战，现有方法过于依赖显式的用户偏好反馈，限制了其在真实场景中的应用。

核心思路：IRIS框架的核心思想是从用户的隐式交互流中提取行为信号，通过预测驱动的闭环迭代优化用户画像，避免了显式反馈的需求，从而实现动态用户画像的学习。

技术框架：IRIS的整体架构包括三个主要模块：隐式交互信号提取、用户画像生成与迭代优化、以及决策预测。首先，从用户的日常对话中提取行为信号，然后生成初步用户画像，最后通过迭代过程不断优化画像。

关键创新：IRIS的主要创新在于其通过隐式行为建模实现动态用户画像的学习，区别于传统方法依赖显式反馈的方式，提供了一种新的个性化建模思路。

关键设计：在IRIS中，采用了特定的损失函数来优化用户画像的稳定性和预测准确性，同时设计了适应性强的网络结构，以便于处理不同用户的交互特征。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

img_0
img_1
img_2

📊 实验亮点

在实验中，IRIS在100位作者的Reddit AITA数据上实现了61.0%的决策预测准确率，显著高于静态用户画像、仅基于记忆的检索方法和无个性化基线，展示了隐式行为建模的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化对话系统、智能助手和具身代理等。通过实现动态用户画像，IRIS能够为用户提供更为个性化的交互体验，提升用户满意度和系统的适应能力。未来，该方法有望在更多实际场景中得到应用，推动个性化技术的发展。

📄 摘要（原文）

Personalizing large language models (LLMs) to individual users is essential for improving user experience, yet existing approaches typically rely on explicit preference supervision such as pairwise comparisons or demographic attributes, limiting their applicability in natural interaction settings. We propose IRIS, a framework that learns dynamic user personas directly from implicit interaction streams by extracting behavioral signals from everyday conversations and iteratively refining persona representations through a prediction-driven closed loop without requiring explicit feedback. We introduce an evaluation protocol based on behavior prediction, persona stability, and decision prediction. A proof-of-concept study on a synthetic interaction stream derived from public-domain autobiographical text shows that IRIS produces stable personas and distinguishes individual users while revealing limitations of memory-only approaches on recall-oriented metrics. We then validate IRIS on anonymized real-world Reddit r/AmItheAsshole (AITA) data, with personas built solely from each author's historical interactions. Across 100 authors, IRIS achieves the highest decision prediction accuracy among all evaluated methods (61.0%), outperforming static personas, memory-only retrieval, and no-personalization baselines. These results suggest that implicit behavioral modeling provides a scalable alternative to explicit preference learning for personalized LLMs and offers a practical foundation for adaptive conversational systems and embodied agents that require continuously evolving models of their users.