Be More Real: Travel Diary Generation Using LLM Agents and Individual Profiles

📄 arXiv: 2407.18932v2 📥 PDF

作者: Xuchuan Li, Fei Huang, Jianrong Lv, Zhixiong Xiao, Guolong Li, Yang Yue

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2024-07-10 (更新: 2024-08-05)

💡 一句话要点

MobAgent：利用LLM Agent和个体画像生成更真实的城市旅行日记

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人类移动性 大型语言模型 LLM Agent 轨迹生成 个体画像 旅行日记 城市规划

📋 核心要点

  1. 现有方法难以让LLM理解个体移动行为差异，导致生成的轨迹不够真实，无法反映真实世界背景。
  2. MobAgent框架通过提取移动模式背后的原因和属性影响，并进行推理，从而生成更个性化和真实的移动轨迹。
  3. 实验结果表明，MobAgent能够有效生成个性化和准确的旅行日记，验证了其在理解人类移动方面的能力。

📝 摘要（中文）

人类移动性与交通拥堵、能源消耗和公共健康等社会问题密切相关，但隐私问题限制了移动数据的获取。最近，研究开始利用大型语言模型（LLMs）生成人类移动轨迹，其中的挑战在于LLMs如何理解个体移动行为的差异，从而生成符合真实世界背景的轨迹。本研究提出了一个基于LLM Agent的框架（MobAgent），包含两个阶段：基于理解的移动模式提取和基于推理的轨迹生成，从而能够在城市尺度上生成更真实的旅行日记，并考虑不同的个体画像。MobAgent提取特定移动趋势背后的原因和属性影响，以提供可靠的模式；推断上下文因素与移动潜在动机之间的关系；基于这些模式和递归推理过程，MobAgent最终生成更真实和个性化的移动轨迹，反映个体差异和真实世界的约束。我们使用20万份出行调查数据验证了该框架，证明了其在生成个性化和准确的旅行日记方面的有效性。这项研究突出了LLMs通过真实世界移动数据提供对人类移动的详细和复杂理解的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决利用LLM生成人类移动轨迹时，如何使生成的轨迹更真实、更个性化，并反映真实世界约束的问题。现有方法难以理解个体移动行为的差异，导致生成的轨迹不够真实，无法准确反映个体特征和真实世界的复杂性。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM Agent模拟个体行为，通过理解移动模式背后的原因和属性影响，并进行推理，从而生成更个性化和真实的移动轨迹。这种方法能够更好地捕捉个体差异和真实世界的约束，从而提高生成轨迹的真实性和准确性。

技术框架：MobAgent框架包含两个主要阶段：1) 基于理解的移动模式提取：该阶段提取特定移动趋势背后的原因和属性影响，以提供可靠的模式。2) 基于推理的轨迹生成：该阶段推断上下文因素与移动潜在动机之间的关系，并基于提取的模式和递归推理过程，生成个性化的移动轨迹。整体流程是从数据中提取模式，然后利用这些模式进行推理和生成。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用LLM Agent模拟个体行为，并结合理解和推理两个阶段，从而更好地捕捉个体差异和真实世界的约束。与现有方法相比，MobAgent能够更深入地理解人类移动行为的内在机制，并生成更真实和个性化的轨迹。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何利用LLM提取移动模式背后的原因和属性影响；2) 如何设计递归推理过程，以生成符合真实世界约束的轨迹；3) 如何将个体画像信息融入到LLM Agent中，从而实现个性化轨迹生成。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知内容。

📊 实验亮点

论文使用20万份出行调查数据验证了MobAgent框架的有效性，证明了其在生成个性化和准确的旅行日记方面的能力。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知内容。但研究强调了LLMs通过真实世界移动数据提供对人类移动的详细和复杂理解的能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于城市规划、交通管理、公共卫生等领域。通过生成更真实的个体移动轨迹，可以更好地模拟城市交通状况，评估政策影响，预测疾病传播，并为个性化推荐系统提供更准确的数据支持。未来，该技术还可以用于生成合成数据，以解决移动数据隐私问题，促进相关研究的开展。

📄 摘要（原文）

Human mobility is inextricably linked to social issues such as traffic congestion, energy consumption, and public health; however, privacy concerns restrict access to mobility data. Recently, research have utilized Large Language Models (LLMs) for human mobility generation, in which the challenge is how LLMs can understand individuals' mobility behavioral differences to generate realistic trajectories conforming to real world contexts. This study handles this problem by presenting an LLM agent-based framework (MobAgent) composing two phases: understanding-based mobility pattern extraction and reasoning-based trajectory generation, which enables generate more real travel diaries at urban scale, considering different individual profiles. MobAgent extracts reasons behind specific mobility trendiness and attribute influences to provide reliable patterns; infers the relationships between contextual factors and underlying motivations of mobility; and based on the patterns and the recursive reasoning process, MobAgent finally generates more authentic and personalized mobilities that reflect both individual differences and real-world constraints. We validate our framework with 0.2 million travel survey data, demonstrating its effectiveness in producing personalized and accurate travel diaries. This study highlights the capacity of LLMs to provide detailed and sophisticated understanding of human mobility through the real-world mobility data.