ELLMob

LLM生成考虑遭遇因素的人类出行模式

研究人员开发了EncounterMob，一个利用大型语言模型（LLM）生成考虑个体间真实遭遇的人类出行模式的新框架。与以往以居民为中心的方法不同，EncounterMob联合建模了个人轨迹和群体层面的互动结构。该框架采用粗粒度到细粒度的遭遇生成器和迭代耦合框架来协调遭遇与个人出行行为。在日本和纽约市数据集上的实验表明，EncounterMob在遭遇和个人出行指标方面均显著优于现有方法。