論文の概要: A Comparative Study of Demonstration Selection for Practical Large Language Models-based Next POI Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06207v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 03:34:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.635077
• Title: A Comparative Study of Demonstration Selection for Practical Large Language Models-based Next POI Prediction
• Title（参考訳）: 実践的大規模言語モデルに基づく次世代POI予測のための実証的選択の比較検討
• Authors: Ryo Nishida, Masayuki Kawarada, Tatsuya Ishigaki, Hiroya Takamura, Masaki Onishi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いたインコンテキスト学習(ICL)は,近年,従来の教師付きアプローチに代わる有望な代替手段として注目されている。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,ユーザの次の関心点(POI)を予測するためのデモ選択戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.310992304536626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates demonstration selection strategies for predicting a user's next point-of-interest (POI) using large language models (LLMs), aiming to accurately forecast a user's subsequent location based on historical check-in data. While in-context learning (ICL) with LLMs has recently gained attention as a promising alternative to traditional supervised approaches, the effectiveness of ICL significantly depends on the selected demonstration. Although previous studies have examined methods such as random selection, embedding-based selection, and task-specific selection, there remains a lack of comprehensive comparative analysis among these strategies. To bridge this gap and clarify the best practices for real-world applications, we comprehensively evaluate existing demonstration selection methods alongside simpler heuristic approaches such as geographical proximity, temporal ordering, and sequential patterns. Extensive experiments conducted on three real-world datasets indicate that these heuristic methods consistently outperform more complex and computationally demanding embedding-based methods, both in terms of computational cost and prediction accuracy. Notably, in certain scenarios, LLMs using demonstrations selected by these simpler heuristic methods even outperform existing fine-tuned models, without requiring further training. Our source code is available at: https://github.com/ryonsd/DS-LLM4POI.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,ユーザの次の関心点(POI)を予測するためのデモ選択戦略について検討し,過去のチェックインデータに基づいて,ユーザのその後の位置を正確に予測することを目的とした。 LLMを用いたインコンテキスト学習(ICL)は,近年,従来の教師付きアプローチに代わる有望な代替手段として注目されているが,ICLの有効性は選択された実演に大きく依存している。 従来の研究では、ランダム選択、埋め込みベース選択、タスク固有の選択などの手法が検討されてきたが、これらの戦略には包括的比較分析が欠如している。 このギャップを埋め、実世界のアプリケーションにおけるベストプラクティスを明らかにするために、地理的近接性、時間的順序付け、シーケンシャルパターンといったより単純なヒューリスティックなアプローチとともに、既存の実演選択手法を包括的に評価する。 3つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、これらのヒューリスティック手法が計算コストと予測精度の両面で、より複雑で計算的に要求される埋め込み法よりも一貫して優れていることを示している。 特に、あるシナリオでは、これらの単純なヒューリスティックな方法によって選択されたデモを使用して、さらなるトレーニングを必要とせず、既存の微調整モデルよりも優れている。 ソースコードは、https://github.com/ryonsd/DS-LLM4POI.comで公開されています。

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