论文笔记:Large Language Models as Urban Residents:An LLM Agent Framework for Personal Mobility Generati

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1 intro

使用LMM生成活动轨迹的开创性工作

1.1 生成活动轨迹的意义

  • 理解活动模式(mobility pattern)——>能够灵活模拟城市移动性
  • 尽管个体活动轨迹数据由于通信技术的进步而丰富,但其实际使用往往受到隐私顾虑的限制
    • ——>生成的数据可以提供一种可行的替代方案,提供了效用和隐私之间的平衡

1.2 之前生成活动轨迹的方法的不足

  • 之前有很多数据驱动的基于学习的方法
    • 生成的数据仅从数据分布的角度而非语义上模仿真实世界的数据,使它们在模拟或解释新颖或未预见到的具有显著不同分布的场景(例如,大流行疾病)的活动中效果较差

1.3 本文思路

  • 使用大模型生成活动轨迹

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这个图没有说清楚,我个人的感觉是,LLM得到plan和reason的部分,然后根据plan里面的semantic activity(POI),对应到location coordinate上

1.3.1  大模型相比于之前模型的优势

  • 语义可解释性
    • 与之前主要依赖于结构化数据(基于GPS坐标的轨迹数据)不同,LLMs在解释语义数据(例如,活动轨迹数据)方面展现出了专长
      • ——>可以将多样化数据源纳入生成过程
      • ——>增强了模型理解和与复杂、真实世界场景以更细腻和有效的方式互动的能力
  • 模型通用性
    • 之前的模型在未见场景下的生成能力有限
    • LLMs在处理未见任务上显示出了显著的通用性,尤其是基于可用信息进行推理和决策的能力

1.3.2 挑战与解决方法

  • RQ 1: LLM如何有效地与关于日常个人活动的富语义数据对齐?
  • RQ 2: 使用LLM实现可靠且有意义的活动生成的有效策略是什么?
  • RQ 3: LLM在增强城市移动性方面的潜在应用是什么?

1.3.3 论文的两阶段

  • 自洽活动模式识别
    • 提取并评估历史数据和语义分析中的活动模式
    • 使用LLM代理生成多样化和个性化的活动场景
  • 动机驱动的活动生成
    • 开发了两种可解释的检索增强策略
      • 结合第一阶段识别的模式,指导LLM代理总结出动机,如不断变化的兴趣或情境需求

2 问题表述

  • 研究城市背景下,个体每日活动轨迹的生成,每个轨迹代表一个人一整天的活动
    • 每个个体的活动表示为一个时间有序的地点选择序列{(l0, t0),(l1, t1), ..., (ln, tn)}
      • (l, t)表示个体在时间t的位置l

3  方法

论文提出了LLMob

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3.0 LLMob的假设

  • LLMob基于一个假设,即个体的活动主要受到两个主要因素的影响:
    • 习惯性活动模式
      • 典型的移动行为和偏好
      • 常规的旅行和地点选择
    • 当前动机
      • 个体在任何给定时刻决策的动态和情境因素
      • 捕捉和预测移动性模式的短期变化

3.1 LLMob三部分

  • 环境
    • 环境包含从现实世界数据中收集的信息,代理通过识别习惯性活动模式和生成轨迹来行动
  • 记忆
    • 需要提示给LLM以引发下一步行动的过去行动
    • 在LLMob中,记忆指的是代理输出的活动模式
  • 规划
    • 制定计划或反思过去的行动以处理复杂任务

3.2 第一阶段——从历史数据中识别活动模式

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3.3 第二阶段——动机的检索 & 动机和活动模式的整合

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3.4 两种RAG的检索

3.4.1 基于进化的动机检索

  • 个体在任何给定日子的动机受到其在前几天的兴趣和优先级的影响
    • 新的动机通常是从现有动机中演化而来

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3.4.2 基于学习的动机检索

  • 假设个体倾向于在其日常活动中建立例行公事,即使具体地点可能有所不同,但也由一致的动机指导
    • 例如,如果有人在工作日的早晨经常访问汉堡店,这种行为可能表明了对快速早餐的动机
  • 对于计划活动的每个新日期,唯一可用的信息是日期本身
    • 首先制定过去日期dp和当前日期dc之间的相对时间特征
      • 这个特征捕获了各种方面,如这两个日期之间的间隔以及它们是否属于同一个月
    • 训练一个分数估计器来评估任意两个日期之间的相似性
      • 由于缺乏监督信号,论文采用对比学习来训练fθ
        • 对于用户的每个轨迹扫描她的其他轨迹,并根据预定义的相似性分数识别相似(正面)和不相似(负面)的日期
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        • 对于每个日期d,根据相似性分数生成一个正面对(d, d+)和k个负面对(d, d-1),...,(d, d-k)并计算zd,d+,zd,d-1,...,zd,d-k
        • 将正面和负面对输入fθ(·)形成:
          • 论文笔记:Large Language Models as Urban Residents:An LLM Agent Framework for Personal Mobility Generati,语言模型,人工智能,自然语言处理
        • 采用InfoNCE作为对比损失函数:
          • 论文笔记:Large Language Models as Urban Residents:An LLM Agent Framework for Personal Mobility Generati,语言模型,人工智能,自然语言处理
  • ——>能够检索最相似的历史数据,从而让LLM生成那个时期流行的动机摘要
  • ——>推断出与查询日期相关的动机,为LLM生成新的活动轨迹提供基础

4 实验

4.1 数据集

  • 在东京的个人活动轨迹数据集上调查并验证LLMob。
    • 这个数据集通过Twitter API和Foursquare API获得,覆盖从2019年1月到2022年12月的数据。
    • 这个数据集的时间框架富有洞察力,因为它捕捉了COVID-19大流行之前的典型日常生活(即,正常时期)以及大流行期间的变化(即,异常时期)。
  • 随机选择了100名用户,根据可用轨迹的数量,以10分钟间隔模拟他们的个人活动轨迹。\
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  • 利用Foursquare中的类别分类来确定每个地点的活动类别。
  • 使用10个候选人物角色作为后续模式生成的先验

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4.2 指标

  • 步长距离(SD)——轨迹上两个连续位置之间的距离
  • 步长间隔(SI)——轨迹上两个连续位置之间的时间间隔
  • ST-ACT——每条轨迹的空间-时间活动分布
  • ST-LOC——每条轨迹内访问地点的空间-时间分布,包括地理坐标和时间戳
  • 琴声-香农散度(JSD)——量化生成轨迹与实际轨迹之间的差异。较低的JSD更受青睐。

4.3 方法

  • 采用GPT-3.5-Turbo-0613作为LLM核心
    • 使用“LLMob-L”来表示整合了基于学习的动机检索方案的框架
    • 用“LLMob-E”来代表采用基于进化的动机检索方案
  • ablation study中的P和M分别是pattern和motivation

4.4 结果

4.4.1 正常情况/非正常情况下生成轨迹的结果比较

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4.4.2 是否带“pandemic” prompt对于结果的影响

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