論文の概要: Exploring Large Language Models for Human Mobility Prediction under Public Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17351v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 04:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 22:42:33.674534
• Title: Exploring Large Language Models for Human Mobility Prediction under Public Events
• Title（参考訳）: 公共イベントにおける人体移動予測のための大規模言語モデルの検討
• Authors: Yuebing Liang, Yichao Liu, Xiaohan Wang, Zhan Zhao
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models(LLMs)に基づく公共イベントにおける人体移動予測の枠組みを導入する。 LLMはテキストデータを処理し、最小限の例から学び、人間が読める説明を生成する。 ニューヨーク市のバークレイズセンターで、公開イベント情報とタクシー旅行データに基づいてケーススタディが実施されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.903243511465092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Public events, such as concerts and sports games, can be major attractors for large crowds, leading to irregular surges in travel demand. Accurate human mobility prediction for public events is thus crucial for event planning as well as traffic or crowd management. While rich textual descriptions about public events are commonly available from online sources, it is challenging to encode such information in statistical or machine learning models. Existing methods are generally limited in incorporating textual information, handling data sparsity, or providing rationales for their predictions. To address these challenges, we introduce a framework for human mobility prediction under public events (LLM-MPE) based on Large Language Models (LLMs), leveraging their unprecedented ability to process textual data, learn from minimal examples, and generate human-readable explanations. Specifically, LLM-MPE first transforms raw, unstructured event descriptions from online sources into a standardized format, and then segments historical mobility data into regular and event-related components. A prompting strategy is designed to direct LLMs in making and rationalizing demand predictions considering historical mobility and event features. A case study is conducted for Barclays Center in New York City, based on publicly available event information and taxi trip data. Results show that LLM-MPE surpasses traditional models, particularly on event days, with textual data significantly enhancing its accuracy. Furthermore, LLM-MPE offers interpretable insights into its predictions. Despite the great potential of LLMs, we also identify key challenges including misinformation and high costs that remain barriers to their broader adoption in large-scale human mobility analysis.
• Abstract（参考訳）: コンサートやスポーツゲームなどの公共イベントは、大観衆にとって大きな魅力となり、旅行需要が不規則に急増する。 したがって、公共イベントの正確な移動予測は、交通や群衆の管理だけでなく、イベント計画にも不可欠である。 公開イベントに関するリッチなテキスト記述は、オンラインソースから一般的に利用できるが、統計モデルや機械学習モデルでそのような情報をエンコードすることは困難である。 既存の方法は通常、テキスト情報の導入、データのスパーシティの処理、予測の根拠の提供に制限がある。 これらの課題に対処するため,我々は,Large Language Models (LLMs) に基づく公開イベント(LLM-MPE)下での人体移動予測フレームワークを導入し,テキストデータ処理,最小例からの学習,人間可読な説明を生成する。 具体的には、llm-mpeはまず、オンラインソースから生の非構造化イベント記述を標準化されたフォーマットに変換し、その後、過去のモビリティデータを正規およびイベント関連コンポーネントに分割する。 歴史的モビリティとイベントの特徴を考慮した需要予測の作成と合理化において, LLM を指示するプロンプト戦略が設計されている。 ニューヨーク市のバークレイズセンターで、公開イベント情報とタクシー旅行データに基づいてケーススタディが実施されている。 その結果,LLM-MPEは従来のモデル,特にイベントの日に,テキストデータにより精度が著しく向上していることがわかった。 さらに、LLM-MPEは予測に対する解釈可能な洞察を提供する。 LLMの大きな可能性にもかかわらず、大規模な人体移動分析において広く採用される上で障壁となる、誤情報や高コストといった重要な課題も認識している。

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