Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deciphering Human Mobility: Inferring Semantics of Trajectories with Large Language Models

論文の概要: Deciphering Human Mobility: Inferring Semantics of Trajectories with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19850v1
Date: Thu, 30 May 2024 08:55:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-31 15:09:01.857167
Title: Deciphering Human Mobility: Inferring Semantics of Trajectories with Large Language Models
Title（参考訳）: 人間のモビリティの解読:大規模言語モデルを用いた軌道のセマンティックスの推定
Authors: Yuxiao Luo, Zhongcai Cao, Xin Jin, Kang Liu, Ling Yin,
Abstract要約: 本稿では,ユーザの職業カテゴリー,活動,シーケンス,軌道記述の3つの重要な側面を通じて意味推論を定義する。本稿では,トラジェクトリデータのセマンティック分析を活用するために,大規模言語モデルを用いたトラジェクトリ意味推論(TSI-LLM)フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.841035090991651
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Understanding human mobility patterns is essential for various applications, from urban planning to public safety. The individual trajectory such as mobile phone location data, while rich in spatio-temporal information, often lacks semantic detail, limiting its utility for in-depth mobility analysis. Existing methods can infer basic routine activity sequences from this data, lacking depth in understanding complex human behaviors and users' characteristics. Additionally, they struggle with the dependency on hard-to-obtain auxiliary datasets like travel surveys. To address these limitations, this paper defines trajectory semantic inference through three key dimensions: user occupation category, activity sequence, and trajectory description, and proposes the Trajectory Semantic Inference with Large Language Models (TSI-LLM) framework to leverage LLMs infer trajectory semantics comprehensively and deeply. We adopt spatio-temporal attributes enhanced data formatting (STFormat) and design a context-inclusive prompt, enabling LLMs to more effectively interpret and infer the semantics of trajectory data. Experimental validation on real-world trajectory datasets demonstrates the efficacy of TSI-LLM in deciphering complex human mobility patterns. This study explores the potential of LLMs in enhancing the semantic analysis of trajectory data, paving the way for more sophisticated and accessible human mobility research.
Abstract（参考訳）: ヒトの移動パターンを理解することは、都市計画から公共の安全まで、様々な応用に不可欠である。携帯電話の位置データのような個々の軌跡は時空間情報に富んでいるが、意味的詳細を欠くことが多く、深層移動解析に有効である。既存の手法では、このデータから基本的なルーチンのアクティビティシーケンスを推測することができ、複雑な人間の行動やユーザの特性の理解の深みが欠如している。さらに、旅行調査のような難しい補助的なデータセットへの依存に苦慮している。これらの制約に対処するために,ユーザ占有カテゴリ,アクティビティシーケンス,トラジェクティブ記述という3つの重要な側面によるトラジェクティブ意味推論を定義し,トラジェクティブ意味論を包括的かつ深く活用するためのトラジェクティブ意味推論(TSI-LLM)フレームワークを提案する。我々は、時空間属性強化データフォーマッティング(STFormat)を採用し、文脈包括的プロンプトを設計し、LLMが軌道データのセマンティクスをより効果的に解釈し、推論できるようにする。実世界の軌道データセットに対する実験的検証は、複雑な人間の移動パターンの解読におけるTSI-LLMの有効性を示す。本研究では,軌跡データのセマンティック分析を向上し,より高度でアクセスしやすい人体移動研究への道を開く上で,LLMsの可能性を探る。

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