論文の概要: Joint Estimation and Prediction of City-wide Delivery Demand: A Large Language Model Empowered Graph-based Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17258v2
• Date: Sat, 30 Nov 2024 12:13:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 20:22:12.438416
• Title: Joint Estimation and Prediction of City-wide Delivery Demand: A Large Language Model Empowered Graph-based Learning Approach
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたグラフに基づく学習手法による都市規模の配送需要の同時予測と予測
• Authors: Tong Nie, Junlin He, Yuewen Mei, Guoyang Qin, Guilong Li, Jian Sun, Wei Ma,
• Abstract要約: 電子商取引と都市化の進展は、都市部における配送業務を著しく強化した。 データ駆動予測手法、特に機械学習技術を利用した手法は、これらの複雑さを扱うために登場した。 本稿では,この問題を伝達可能なグラフ時間に基づく学習タスクとして定式化する。 中国とアメリカの8都市を含む2つの実世界の配送データセットに関する総合的な実証的評価結果から、我々のモデルは、精度、効率、転送性において最先端のベースラインを大幅に上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.357070798871675
• License:
• Abstract: The proliferation of e-commerce and urbanization has significantly intensified delivery operations in urban areas, boosting the volume and complexity of delivery demand. Data-driven predictive methods, especially those utilizing machine learning techniques, have emerged to handle these complexities in urban delivery demand management problems. One particularly pressing issue that has yet to be sufficiently addressed is the joint estimation and prediction of city-wide delivery demand, as well as the generalization of the model to new cities. To this end, we formulate this problem as a transferable graph-based spatiotemporal learning task. First, an individual-collective message-passing neural network model is formalized to capture the interaction between demand patterns of associated regions. Second, by exploiting recent advances in large language models (LLMs), we extract general geospatial knowledge encodings from the unstructured locational data using the embedding generated by LLMs. Last, to encourage the cross-city generalization of the model, we integrate the encoding into the demand predictor in a transferable way. Comprehensive empirical evaluation results on two real-world delivery datasets, including eight cities in China and the US, demonstrate that our model significantly outperforms state-of-the-art baselines in accuracy, efficiency, and transferability.
• Abstract（参考訳）: 電子商取引と都市化の進展により、都市部における配送業務が大幅に強化され、配送需要の量と複雑さが増大した。 データ駆動予測手法、特に機械学習技術を利用した手法は、都市部における需要管理の問題においてこれらの複雑さに対処するために出現している。 未解決の課題としては、都市全体の配送需要の推計と予測、新都市へのモデルの一般化などがあげられる。 そこで我々は,この問題を伝達可能なグラフベースの時空間学習タスクとして定式化する。 まず、個々のメッセージパッシングニューラルネットワークモデルを形式化し、関連する領域の需要パターン間の相互作用をキャプチャする。 第2に、大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩を利用して、LLMによる埋め込みを用いて、構造化されていない位置データから一般的な地理空間的知識エンコーディングを抽出する。 最後に、モデルの都市間一般化を促進するために、要求予測器にエンコーディングを統合する。 中国とアメリカの8都市を含む2つの実世界の配送データセットに関する総合的な実証的評価結果から、我々のモデルは、精度、効率、転送性において最先端のベースラインを大幅に上回っていることが示された。

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