Human Mobility Modeling with Household Coordination Activities under Limited Information via Retrieval-Augmented LLMs
作者: Yifan Liu, Xishun Liao, Haoxuan Ma, Brian Yueshuai He, Chris Stanford, Jiaqi Ma
分类: cs.AI, cs.SI
发布日期: 2024-09-26 (更新: 2025-07-02)
💡 一句话要点
提出检索增强LLM框架，利用有限信息建模包含家庭协同的人类出行模式
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人类出行建模 大语言模型 检索增强学习 家庭协同活动 活动链生成
📋 核心要点
- 现有出行建模方法依赖高质量数据，忽略了活动间的语义关系和家庭协同，限制了模型在数据稀缺地区的适用性。
- 论文提出检索增强LLM框架，利用公开统计和社会人口信息生成活动链，模拟家庭协同出行，降低了对复杂数据的依赖。
- 实验结果表明，该方法在出行合成方面表现出色，并对数据有限区域具有良好的适应性，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
理解人类出行模式一直是交通建模中的一项挑战。由于难以在不同地点获得高质量的训练数据集，传统的基于活动的模型和基于学习的人类出行建模算法受到数据可用性和质量的限制。现有方法主要关注时空模式，而忽略了活动之间的语义关系，如逻辑连接或依赖关系，以及家庭协同活动，如联合购物或家庭用餐时间，这些对于真实的出行建模至关重要。我们提出了一种检索增强的大语言模型（LLM）框架，该框架仅使用公开可用的统计和社会人口信息生成包含家庭协同的活动链，从而减少了对复杂出行数据的需求。检索增强机制实现了家庭协同，并保持了生成模式的统计一致性，解决了现有方法中的一个关键差距。我们使用NHTS和SCAG-ABM数据集进行的验证表明，该方法能够有效地合成出行模式，并对出行数据可用性有限的区域具有很强的适应性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人类出行建模方法，特别是基于活动的模型和深度学习方法，严重依赖于高质量、大规模的出行数据集。然而，在许多地区，这些数据难以获取或质量不高。此外，现有方法主要关注出行模式的时空特性，忽略了活动之间的语义关系，例如活动间的逻辑依赖关系以及家庭协同活动（如共同购物、家庭聚餐等）对出行决策的影响。这些因素的缺失导致模型难以准确捕捉真实的人类出行行为。
核心思路：论文的核心思路是利用检索增强的大语言模型（LLM）来生成包含家庭协同的活动链，从而模拟人类出行模式。该方法的核心在于利用LLM强大的生成能力，结合检索增强机制，从外部知识库中检索相关信息，以弥补数据稀缺带来的不足，并保证生成活动链的合理性和统计一致性。通过这种方式，模型可以在仅依赖公开可用的统计和社会人口信息的情况下，生成具有实际意义的出行模式。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 数据检索模块：该模块负责从公开可用的统计和社会人口信息中检索与目标区域相关的数据。2) LLM生成模块：该模块利用检索到的数据作为提示（prompt），使用预训练的LLM生成活动链。3) 检索增强模块：该模块在LLM生成过程中，通过检索外部知识库（例如，关于家庭协同活动的常见模式）来增强LLM的生成能力，并保证生成活动链的合理性和统计一致性。4) 后处理模块：该模块对生成的活动链进行后处理，例如，调整活动的时间和地点，以使其更符合实际情况。
关键创新：该论文的关键创新在于将检索增强技术与LLM相结合，用于人类出行建模。与传统的基于活动的模型和深度学习方法相比，该方法不需要大规模的出行数据集，而是利用公开可用的统计和社会人口信息，通过LLM的生成能力和检索增强机制，生成包含家庭协同的活动链。这种方法不仅降低了对数据的依赖，而且能够更好地捕捉人类出行行为的复杂性。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 检索策略：如何从外部知识库中检索与目标区域和活动相关的信息。2) 提示工程：如何设计有效的提示，引导LLM生成合理的活动链。3) 损失函数：如何设计损失函数，保证生成活动链的统计一致性。4) LLM的选择和微调：选择合适的LLM，并使用少量数据对其进行微调，以提高其生成活动链的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文使用NHTS和SCAG-ABM数据集进行验证，结果表明该方法能够有效地合成出行模式，并对出行数据可用性有限的区域具有很强的适应性。具体性能数据未知，但结论表明该方法在数据稀缺场景下优于传统方法，能够生成更贴近真实情况的出行模式。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于城市规划、交通管理、应急响应等领域。例如，在城市规划中，可以利用该模型预测不同规划方案下的人口流动模式，为交通基础设施建设提供依据。在交通管理中，可以利用该模型预测交通拥堵情况，并制定相应的交通疏导方案。在应急响应中，可以利用该模型预测灾害发生后的人口疏散模式，为应急救援提供支持。此外，该方法还可用于个性化出行推荐，为用户提供更智能的出行服务。
📄 摘要（原文）
Understanding human mobility patterns has long been a challenging task in transportation modeling. Due to the difficulties in obtaining high-quality training datasets across diverse locations, conventional activity-based models and learning-based human mobility modeling algorithms are particularly limited by the availability and quality of datasets. Current approaches primarily focus on spatial-temporal patterns while neglecting semantic relationships such as logical connections or dependencies between activities and household coordination activities like joint shopping trips or family meal times, both crucial for realistic mobility modeling. We propose a retrieval-augmented large language model (LLM) framework that generates activity chains with household coordination using only public accessible statistical and socio-demographic information, reducing the need for sophisticated mobility data. The retrieval-augmentation mechanism enables household coordination and maintains statistical consistency across generated patterns, addressing a key gap in existing methods. Our validation with NHTS and SCAG-ABM datasets demonstrates effective mobility synthesis and strong adaptability for regions with limited mobility data availability.