中科院与字节提出 LiveSim:动态用户模拟揭示直播水军转化效应
量子位 · wechat · 2026-09-10
中科院计算所与字节跳动团队提出动态用户模拟框架 LiveSim，被 EMNLP 2026 主会收录。
- 核心思路：传统方法给用户写死一份静态画像，LiveSim 则把用户画像视为「可被交互不断修正的行为假设」。其 RBHS 机制先用历史行为生成初始假设，再用从真实轨迹抽取的 Behavioral Probe 让模型预测并对比真实行为，把预测偏差总结为「环境—行为补丁」（如社会认同、主播话术如何改变用户的兴趣、信任、欲望与疲劳状态），反复验证修正。
- 实验：基于抖音真实直播日志，覆盖 1963 名用户、14391 个用户-直播间对。以 Doubao 1.8 为例，行为分布差异 A-JSD 下降 43.45%，高风险行为模拟 F1 提升 13.17%，轨迹一致性提升 21.14%，远超仅提升 2.35% 的下一步命中率。
- 水军效应：多智能体闭环模拟显示，水军比例从 0 增至 40% 时，普通观众转化率从 20.61% 升至 56.97%（近三倍），且仅前 10% 的水军就贡献过半增幅；62%77% 的转化发生在前 10 轮交互内。
- 保护策略：结合用户动态状态的个性化警告可将用户转化率从 18.19% 降至 8.61%，保护成功率 58.68%，说明轻量状态估计也能支撑平台及时干预。
- 团队还公开了 LiveRisk 基准数据集与系列直播风控研究（KDD/SIGIR 2026）。
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