論文の概要: AskNearby: An LLM-Based Application for Neighborhood Information Retrieval and Personalized Cognitive-Map Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02502v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 07:47:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.777349
• Title: AskNearby: An LLM-Based Application for Neighborhood Information Retrieval and Personalized Cognitive-Map Recommendations
• Title（参考訳）: AskNearby: 近隣情報検索とパーソナライズされた認知マップレコメンデーションのためのLLMベースアプリケーション
• Authors: Luyao Niu, Zhicheng Deng, Boyang Li, Nuoxian Huang, Ruiqi Liu, Wenjia Zhang,
• Abstract要約: 15分の街」は、徒歩や自転車で日々の需要に応えられる地区を構想している。このビジョンを実現するには、物理的な近接だけでなく、近隣の場所、サービス、イベントに関する情報への効率よく信頼性の高いアクセスが必要である。 我々はこのギャップをLLIA(Local Life Information Accessibility)問題として概念化し、AIによるコミュニティアプリケーションであるAskNearbyを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.591012444861786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The "15-minute city" envisions neighborhoods where residents can meet daily needs via a short walk or bike ride. Realizing this vision requires not only physical proximity but also efficient and reliable access to information about nearby places, services, and events. Existing location-based systems, however, focus mainly on city-level tasks and neglect the spatial, temporal, and cognitive factors that shape localized decision-making. We conceptualize this gap as the Local Life Information Accessibility (LLIA) problem and introduce AskNearby, an AI-driven community application that unifies retrieval and recommendation within the 15-minute life circle. AskNearby integrates (i) a three-layer Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline that synergizes graph-based, semantic-vector, and geographic retrieval with (ii) a cognitive-map model that encodes each user's neighborhood familiarity and preferences. Experiments on real-world community datasets demonstrate that AskNearby significantly outperforms LLM-based and map-based baselines in retrieval accuracy and recommendation quality, achieving robust performance in spatiotemporal grounding and cognitive-aware ranking. Real-world deployments further validate its effectiveness. By addressing the LLIA challenge, AskNearby empowers residents to more effectively discover local resources, plan daily activities, and engage in community life.
• Abstract（参考訳）: 15分の街」では、住民が短い散歩や自転車乗りを通じて日々の需要に応えられる地区を構想している。 このビジョンを実現するには、物理的な近接だけでなく、近隣の場所、サービス、イベントに関する情報への効率的かつ信頼性の高いアクセスが必要である。 しかし、既存の位置ベースシステムは、主に都市レベルのタスクに焦点を当て、局所的な意思決定を形成する空間的、時間的、認知的要因を無視している。 我々はこのギャップをLLIA(Local Life Information Accessibility)問題として概念化し、15分間のライフサークル内で検索とレコメンデーションを統合するAI駆動のコミュニティアプリケーションであるAskNearbyを紹介した。 AskNearbyが統合 (i)グラフベース、セマンティックベクター、地理検索を相乗化する3層レトリーバル拡張ジェネレーション(RAG)パイプライン (i)各ユーザの近隣の親しみや嗜好を符号化する認知マップモデル。 実世界のコミュニティデータセットの実験では、AskNearbyはLLMベースのベースラインとマップベースのベースラインを精度とレコメンデーション品質で大幅に上回り、時空間グラウンドや認知意識のランキングにおいて堅牢なパフォーマンスを実現している。 実世界の展開は、その有効性をさらに検証する。 LLIAの課題に対処することで、AskNearbyは住民に地域資源をより効果的に発見し、日々の活動を計画し、地域生活に従事するよう促す。

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