摘要
自我中心助手常依赖第一人称视角数据捕捉用户行为以提供个性化服务，但有效整合长期用户数据仍具挑战。本文提出 EgoSelf 系统，包含基于过去观测构建的图结构交互记忆及专用个性化学习任务。该记忆机制捕获交互事件与实体间的时空及语义关系，据此推导用户特定画像。个性化任务被形式化为预测问题，即基于图中记录的历史行为预测未来交互。实验证实了 EgoSelf 作为个性化助手的有效性。
AI 推荐理由
论文核心提出基于图的交互记忆架构，旨在解决长期用户数据整合与个性化难题。
研究机构
Eastern Institute of Technology, Ningbo
Hong Kong Polytechnic University
Peking University
Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization
University of Hong Kong
论文信息