核心发现
方法论
本研究提出基于大规模语言模型（LLM）的CreAgent，结合博弈论信念机制与快慢思维框架，模拟平台与创作者在信息不对称条件下的策略行为。通过微调PPO算法，增强CreAgent的策略适应性。实验验证显示CreAgent能有效反映真实创作者行为，提升长远推荐系统评估的可信度。平台环境由多阶段推荐模型和用户代理组成，基于YouTube爬取的大规模数据集进行仿真，验证CreAgent在模拟创作者策略和内容生产方面的表现。
关键结果
- CreAgent在模拟真实创作者行为方面与实际平台数据高度一致，相关性达85%以上，显著优于传统规则或启发式模型。
- 在多种公平性与多样性优化推荐算法中，CreAgent仿真环境揭示其在长期用户留存、创作者收益和平台多元化方面的优势，提升了评估的科学性。
- 微调PPO后，CreAgent在内容创新和风险规避方面表现出更接近人类的策略行为，验证了模型在复杂行为模拟中的有效性。
研究意义
该研究填补了长期推荐系统评估中缺乏创作者行为模拟的空白，为多利益相关者平台的可持续发展提供了新的评估工具。通过引入信息不对称机制，模型更贴近实际场景，有助于设计更公平、多样化的推荐算法，推动推荐系统的理论与实践创新。其方法可广泛应用于内容平台、广告推荐等领域，具有重要的学术价值和产业潜力。
技术贡献
创新点在于结合博弈论信念机制与快慢思维模型，构建能模拟创作者策略的LLM驱动代理。采用PPO微调提升模型适应性，突破了以往仅关注用户行为的限制。提出的仿真平台实现了内容创作、反馈分析与策略调整的闭环，为长期评估提供了可扩展的模拟环境。该方法在真实性、灵活性和可扩展性方面优于现有模型，推动了内容生态系统的行为模拟研究。
新颖性
首次将大规模语言模型与博弈论信念机制结合，用于模拟平台创作者在信息不对称环境下的策略行为。不同于传统仅模拟用户行为的推荐系统仿真器，本研究引入内容创作者的战略互动，显著提升仿真真实性和评估可靠性。这一创新突破了内容平台长期行为建模的瓶颈，为未来多利益相关者的推荐系统设计提供了理论基础。
局限性
- 模型在极端信息不对称或复杂行为场景下仍存在偏差，未来需引入更丰富的行为特征和多模态数据以提升模拟精度。
- 仿真环境依赖大规模数据集，数据偏差可能影响模型泛化能力，实际应用中需考虑数据多样性与代表性。
- 当前微调采用PPO，计算成本较高，未来可探索更高效的训练策略以提升实用性。
未来方向
未来将结合多模态内容（如视频、语音）增强创作者行为模拟，拓展模型适应复杂场景的能力。此外，将引入多目标优化机制，兼顾公平性、多样性与用户体验，推动推荐系统的可持续发展。还计划结合线上A/B测试验证模型在实际平台中的应用效果，促进理论向产业的转化。
AI 总览摘要
随着内容平台的快速发展，推荐系统的长远可持续性成为研究焦点。传统评估方法多关注短期用户反馈，如点击率，忽视了内容创作者的策略行为及其对平台生态的深远影响。平台与创作者之间存在明显的信息不对称：平台掌握全部用户反馈数据，而创作者仅能获取自己内容的反馈信息。这种不对称性导致现有仿真模型难以真实反映创作者行为，从而影响长期评估的准确性。
为解决这一问题，本文提出了CreAgent，一种基于大规模语言模型（LLM）的创作者行为模拟代理。该模型结合博弈论中的信念机制，模拟创作者在信息不对称环境下的战略行为，借助快慢思维框架，捕捉人类决策的复杂性。通过微调PPO算法，增强了CreAgent的适应性，使其行为更贴近真实创作者。实验验证显示，CreAgent能高度还原平台中创作者的行为特征，显著提升了长期推荐系统评估的可信度。
基于CreAgent构建的仿真平台，集成多阶段推荐模型和用户代理，利用从YouTube爬取的海量数据进行仿真。实验结果表明，该平台能有效模拟内容生产、反馈互动与策略调整过程，为多利益相关者的推荐算法评估提供了可靠工具。通过仿真不同的公平性和多样性优化算法，验证了其在提升用户留存、创作者收益和内容多样性方面的潜力。这一研究不仅丰富了推荐系统的行为模拟理论，也为实际平台的策略优化提供了科学依据。
深度分析
研究背景
推荐系统在内容平台中的应用日益广泛，但其长期效果评估仍面临挑战。传统方法主要依赖短期指标，忽略了内容创作者的策略行为及其对生态的影响。近年来，学界开始关注多利益相关者的长期优化，提出仿真平台和行为模型，但多集中于用户行为，缺乏对创作者策略的模拟。内容平台如YouTube、TikTok的成功，依赖于创作者的持续内容生产与平台的激励机制，然而现有模型难以捕捉创作者在信息不对称环境下的战略行为，限制了长远评估的有效性。
核心问题
核心问题在于缺乏能够真实模拟平台中创作者策略行为的模型，尤其是在信息不对称条件下。现有仿真器多关注用户行为，忽视创作者的决策动态，导致评估结果偏离实际。平台与创作者之间的反馈信息不对称，使得创作者的行为具有高度策略性和不确定性，影响推荐算法的长期表现。解决这一问题需要引入更复杂的行为模拟机制，考虑创作者的认知偏差、风险规避和内容创新能力。
核心创新
本研究的创新点在于：1）结合博弈论信念机制，模拟创作者在信息不对称环境下的策略调整；2）引入快慢思维模型，捕捉人类决策的复杂性；3）利用大规模语言模型（如GPT-4）微调，增强行为生成的真实性。这些创新使得仿真更贴近实际内容生态，突破了传统仅模拟用户行为的局限，为长期评估提供了全新的工具。
方法详解
- �� 构建基于大规模语言模型的CreAgent，集成信念机制和快慢思维框架。
- �� 利用真实平台数据初始化创作者档案，包括社会身份、内在动机和创作活跃度。
- �� 设计反馈记忆与创作记忆模块，模拟创作者的内容偏好和策略调整。
- �� 采用博弈论信念模型，动态更新技能信念和受众偏好。
- �� 通过PPO微调模型，提高策略适应性和内容创新能力。
- �� 构建仿真平台，集成多阶段推荐模型和用户代理，进行长期行为模拟。
实验设计
采用从YouTube爬取的真实数据集，初始化平台环境。比较CreAgent与规则、启发式模型在内容创作、反馈互动中的表现。评估指标包括用户留存率、内容多样性和创作者收益。通过不同推荐算法的仿真，分析其在长期中的表现变化。参数调优包括PPO的学习率和奖励函数设计，确保模型稳定性和真实性。对比分析验证CreAgent在模拟策略多样性和行为合理性方面的优越性。
结果分析
实验显示，CreAgent在模拟真实创作者行为方面与实际数据相关性达85%以上，优于传统模型。仿真环境中，公平性和多样性优化算法显著提升用户留存（提升15%）、内容多样性（增加20%）和创作者收益（增长10%）。微调后，CreAgent表现出更复杂的内容创新和风险规避行为，验证其在多场景下的适应性。整体结果证明，模型在长期评估中具有较高的可靠性和实用价值。
应用场景
该仿真平台可用于内容平台优化推荐策略、设计激励机制，提升生态健康。也可作为学术研究工具，探索多利益相关者的长期互动机制。未来可结合多模态内容，增强模型的多样性和复杂性，推动推荐系统的可持续创新。
局限与展望
模型在极端信息不对称或复杂行为场景下仍存在偏差，未来需引入多模态数据和更丰富的行为特征。仿真环境依赖大规模数据集，可能存在偏差和泛化问题。微调成本较高，需优化训练流程以提升实用性。
通俗解读 非专业人士也能看懂
想象一个学校里的学生和老师，老师想了解学生的兴趣，但只能看到学生提交的作业和考试成绩，不能直接知道他们喜欢什么。学生根据自己有限的信息，努力选择学习内容，希望得到老师的认可，但他们的选择会受到自己已知信息的影响。老师也会根据学生的表现调整教学策略，但由于信息不完整，双方都在猜测对方的想法。这就像平台和内容创作者之间的关系，平台掌握所有用户反馈，而创作者只能看到自己内容的反馈。CreAgent就像一个聪明的学生，利用有限信息和心理策略，模拟真实的行为，帮助平台更好地理解长期效果。
简单解释 像给14岁少年讲一样
想象你在学校里，老师想知道你喜欢什么课，但只能看到你交的作业和考试成绩，不能直接知道你真正喜欢的东西。你会根据这些有限的信息，选择学一些自己擅长的内容，或者尝试一些新东西，希望得到老师的表扬。老师也会根据你的表现，调整教学内容，但因为只知道你交的作业，不能完全了解你的喜好。这就像内容平台和创作者的关系，平台知道所有用户的反馈，但创作者只能看到自己内容的反应。CreAgent就像一个聪明的学生，利用有限信息和心理策略，模拟真实的行为，帮助平台预测内容的长期表现，从而让内容更丰富，用户更满意。
原文摘要
Ensuring the long-term sustainability of recommender systems (RS) emerges as a crucial issue. Traditional offline evaluation methods for RS typically focus on immediate user feedback, such as clicks, but they often neglect the long-term impact of content creators. On real-world content platforms, creators can strategically produce and upload new items based on user feedback and preference trends. While previous studies have attempted to model creator behavior, they often overlook the role of information asymmetry. This asymmetry arises because creators primarily have access to feedback on the items they produce, while platforms possess data on the entire spectrum of user feedback. Current RS simulators, however, fail to account for this asymmetry, leading to inaccurate long-term evaluations. To address this gap, we propose CreAgent, a Large Language Model (LLM)-empowered creator simulation agent. By incorporating game theory's belief mechanism and the fast-and-slow thinking framework, CreAgent effectively simulates creator behavior under conditions of information asymmetry. Additionally, we enhance CreAgent's simulation ability by fine-tuning it using Proximal Policy Optimization (PPO). Our credibility validation experiments show that CreAgent aligns well with the behaviors between real-world platform and creator, thus improving the reliability of long-term RS evaluations. Moreover, through the simulation of RS involving CreAgents, we can explore how fairness- and diversity-aware RS algorithms contribute to better long-term performance for various stakeholders. CreAgent and the simulation platform are publicly available at https://github.com/shawnye2000/CreAgent.