論文の概要: TrajAgent: An Agent Framework for Unified Trajectory Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20445v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 13:51:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:22.212525
• Title: TrajAgent: An Agent Framework for Unified Trajectory Modelling
• Title（参考訳）: TrajAgent: 統一軌道モデリングのためのエージェントフレームワーク
• Authors: Yuwei Du, Jie Feng, Jie Zhao, Yong Li,
• Abstract要約: 軌道モデリングは、生活サービス、都市交通、行政などの分野で広く応用されている。 本稿では,大規模言語モデルに基づくエージェントフレームワークであるTrajAgentを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.007450097312181
• License:
• Abstract: Trajectory modeling, which includes research on trajectory data pattern mining and future prediction, has widespread applications in areas such as life services, urban transportation, and public administration. Numerous methods have been proposed to address specific problems within trajectory modelling. However, due to the heterogeneity of data and the diversity of trajectory tasks, achieving unified trajectory modelling remains an important yet challenging task. In this paper, we propose TrajAgent, a large language model-based agentic framework, to unify various trajectory modelling tasks. In TrajAgent, we first develop UniEnv, an execution environment with a unified data and model interface, to support the execution and training of various models. Building on UniEnv, we introduce TAgent, an agentic workflow designed for automatic trajectory modelling across various trajectory tasks. Specifically, we design AutOpt, a systematic optimization module within TAgent, to further improve the performance of the integrated model. With diverse trajectory tasks input in natural language, TrajAgent automatically generates competitive results via training and executing appropriate models. Extensive experiments on four tasks using four real-world datasets demonstrate the effectiveness of TrajAgent in unified trajectory modelling, achieving an average performance improvement of 15.43% over baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 軌道データパターンマイニングの研究や将来の予測を含む軌道モデリングは、生活サービス、都市交通、行政などの分野に広く応用されている。 軌道モデリングにおける特定の問題に対処する多くの手法が提案されている。 しかし、データの不均一性と軌跡タスクの多様性のため、統一軌跡モデリングの実現は依然として重要な課題である。 本稿では,大規模言語モデルに基づくエージェントフレームワークであるTrajAgentを提案する。 TrajAgentでは、まず統一されたデータとモデルインターフェースを備えた実行環境UniEnvを開発し、様々なモデルの実行とトレーニングをサポートする。 UniEnv 上に構築された TAgent は,多種多様なトラジェクトリタスクを対象とした自動軌道モデリングのためのエージェントワークフローである。 具体的には、TAgent内のシステム最適化モジュールであるAutOptを設計し、統合モデルの性能をさらに向上させる。 TrajAgentは自然言語で入力される多様な軌道タスクによって、適切なモデルをトレーニングし実行することで、自動的に競合結果を生成する。 4つの実世界のデータセットを用いた4つのタスクの大規模な実験は、統一軌道モデルにおけるTrajAgentの有効性を示し、ベースライン法よりも平均15.43%の性能向上を達成した。

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