Новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Теперь большие модели могут служить для вас частными гидами.Спланируйте маршрут городской прогулкиПолучил--

Совместно запущен HKU, MIT и другими подразделениями.ИТИНЕРА, сочетая LLM с пространственной оптимизацией для достижения персонализированногоПланирование маршрута города в открытом доступе。

Дайте каштан, пользователь вводит «Спланируйте мне маршрут прогулки по городу, который включает в себя Цзюй Фу Чанг и заканчивается у храма Цзинъань».

Система ITINERA сразу сгенерировала маршрут, содержащий несколько локаций, и предоставила соответствующий вводный текст.

ITINERA может даже понять и удовлетворить персонализированные потребности, такие как «бары, подходящие для встреч пар», «двумерные святые места» и «пункты регистрации, проходящие мимо интернет-знаменитостей».

Вы можете не почувствовать этого, просто взглянув на него. Давайте напрямую сравним ITINERA (слева) и.GPT-4 CoTсгенерированный маршрут.

Та же подсказка: «Мне нужен литературный маршрут, проходящий через мосты и паромы».

можно увидеть,ITINERA разработала маршрутОн пройдет через несколько мостов вдоль реки Сучжоу и переправы через реку Хуанпу и закончится у литературного книжного магазина Дуоюнь. Маршрут более разумен, концентрируя локации в двух пространственных кластерах.

POI (лично предпочитаемые достопримечательности), выбранные GPT на рисунке справа, совпадают с мостом и паромом, запрошенными пользователем.Не совсем последовательно , также бывают ситуации, когда объезды и расстояния до POI слишком велики. В дополнение к этому примеру, GPT иногда галлюцинирует и генерирует несуществующие POI.

Таким образом, ITINERA имеетСледующие особенности：

• Динамическая информация: обновления POI и текущих популярных мероприятий в режиме реального времени.
• Персонализация: отдавайте предпочтение личным предпочтениям, а не просто популярным достопримечательностям.
• Разнообразные ограничения: гибкий ответ на сложные и разнообразные потребности пользователей.
• Пространственный интеллект: в сочетании с алгоритмами пространственной оптимизации для обеспечения разумных и эффективных маршрутов.

ИТИНЕРА вчетыре городаОбучение и оценка проводились на наборе данных о маршрутах путешествий (1233 популярных городских маршрута, 7578 POI).

Результаты показывают, что это может дать лучшие результаты, чем традиционное планирование маршрута, прямое использование LLM и других методов.

Соответствующие документы были включены в семинар KDD Urban Computing Workshop (UrbComp) 2024.

Пять основных модулей составляют ITINERA

Возникает следующий вопрос: как это сделать?

Как показано на рисунке ниже, ITINERA состоит изПять модулей, управляемых большими моделямисостав.

Во-первых, создание базы данных POI, принадлежащей пользователю.(УПК)Модуль собирает и создает туристический контент с социальных платформ.База данных пользовательских точек интереса。

Чтобы спланировать маршрут, соответствующий запросу пользователя, необходимо выполнить декомпозицию запроса.(РД)Модуль интерпретирует и систематизирует пользовательские предпочтения и преобразует их в структурированные формы данных.

Поиск POI с учетом предпочтений(ППР)Модуль будет выполнять поиск на основе предпочтений пользователя и получать наиболее релевантные точки интереса.

Чтобы обеспечить пространственную согласованность маршрута, автор использует пространственную оптимизацию с учетом кластеров.(ОГО)Модуль, который пространственно фильтрует и ранжирует найденные достопримечательности, решая иерархическую задачу коммивояжера.

Наконец, создание маршрута(ИГ)Модуль объединяет набор потенциальных точек интереса с множеством ограничений и использует большую модель для создания маршрутов передвижения и связанных с ними описаний, которые являются пространственно обоснованными и соответствуют запросам пользователей.

Теперь, когда принцип понятен, как на самом деле работает ITINERA?

Чтобы понять эту проблему, авторы собрали наборы данных о маршрутах путешествий из четырех городов, включая запросы пользователей, соответствующие городские маршрутные маршруты и подробные данные о достопримечательностях (POI).

Оценка основана на объективных показателях, таких как скорость запоминания POI (RR), разница между общим расстоянием и теоретическим кратчайшим путем (AM), количество перекрестков на маршруте (OL) и доля неизвестных POI (FR). .Точность персонализированных рекомендуемых POI、Соответствие запросу пользователя,а такжеПространственная обоснованность генерируемых маршрутов。

Даже для того, чтобы решить такие аспекты, как привлечение достопримечательностей и степень соответствия запросам пользователей и т. д.не может быть выражено количественноДля решения задачи автор также использует LLM для автоматической оценки качества POI, качества маршрутов и степени соответствия маршрутов и запросов пользователей.

Видно, что по сравнению с другими методами, такими как GPT-3.5, GPT-4 и GPT-4 CoT, система ITINERA работает лучше по всем показателям.выступил лучше。

существоватьПользовательская и экспертная оценкаС точки зрения качества POI, качества маршрута и соответствия система ITINERA также получила более высокие оценки.

В общемITINERA может напрямую генерировать персонализированные и пространственно согласованные маршруты прогулок по городу на основе запросов на естественном языке. Он не только исследует проблему планирования маршрутов в открытом доступе в эпоху больших моделей, но также предлагает идеи по использованию больших моделей для решения сложных проблем, связанных с пространством в городах. Приложения.