明日何を求めるべきかを学ぶ：長期的なパーソナライズドWebエージェントのための能動的嗜好獲得

arXiv:2610.31107v1 発表タイプ：新規 要旨：ウェブエージェントは、旅行の予約やショッピング、スケジュール管理など、繰り返し行われるオンラインタスクにおいて、同一のユーザーにますます広くサービスを提供しています。そのため、それらエージェントの長期的な有用性は、ユーザーの嗜好をどれだけ正確に把握しているかに依存します。パッシブな記憶手法やパーソナライゼーション手法では、ユーザーが明かさない嗜好を取得することは不可能であり、現在のタスクに対する利得のみを重視する明確化手法も、後続のタスクでその回答を再利用することによる利得を見落としています。そこで私たちは、アクティブな嗜好獲得（APA）について検討します。すなわち、どの欠けている嗜好に対して質問を行うコストを払う価値があるのか、という問いです。私たちは、ある欠けている嗜好の将来のタスクにおける期待累積効用増加分から、質問に伴う労力と開示リスクのコストを差し引いたものを、その嗜好の「将来パーソナライゼーション価値（PPV）」と定義し、適切な質問を選択します。