Behaviour2Value：对大语言模型进行电子商务行为消费者价值衡量的基准测试和授权

人类价值观是塑造人类行为的深层动机取向。在电子商务中，它们揭示了用户购买决策背后的稳定驱动因素。与短期利益相比，消费者价值观更能解释用户在购买前如何评价产品。然而，消费者价值观往往隐含在复杂且碎片化的行为轨迹中，导致电子商务行为的价值衡量在很大程度上尚未得到充分探索。为此，我们提出了行为到价值（B2V）任务，旨在从电子商务行为轨迹中识别消费者价值。围绕这一任务，我们首先构建了电子商务消费价值分类法（ECVT），并引入了第一个基于匿名淘宝行为日志的B2V数据集和基准B2V-Bench。 B2V-Bench 由现实世界的购买决策片段组成，涵盖 25 种购买行为，以及每个片段中体现的相应消费者价值取向。为了提高消费者价值测量的准确性，我们进一步提出了 B2V-Verifier，一种基于价值验证调优的行为到价值测量模型，它学习评估行为是否为每个价值推断提供了足够的证据。实验表明，B2V-Verifier 的性能优于强大的 LLM 基线，将多标签分类提高了 34%。数据集和代码将在接受后公开发布。