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Wakayama Castle Park
Wakayama Castle Park
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针对游客行为预测进行微调的大语言模型展现出强大的泛化能力
研究人员开发了一种微调大语言模型（LLMs）以预测游客行为的方法，解决了传统模型在处理依赖上下文的决策时遇到的局限性。通过利用LLMs的常识推理能力并将其适应到特定地点，该方法可以有效地模拟目的地特定的模式。在日本和歌山城公园使用数据进行的实验表明，微调后的Llama-3.1-8B模型在预测下一个兴趣点方面取得了显著的准确性，并且即使在样本量不足的情况下（如雨天）也能保持性能。
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数字孪生模拟引入移动性后的游客流量变化
研究人员开发了一个利用人流数字孪生来预测引入移动性措施影响的框架。该数字孪生采用多智能体模拟器，其中个体智能体根据位置、景点吸引力和出行量等因素学习决策模型。通过改变点间距离或景点吸引力等参数，系统可以模拟游客流通和数量的变化。使用日本和歌山城公园的数据进行的评估表明，该框架采用多层感知器决策模型，能够以超过0.7的余弦相似度复制流量变化。