POI-Enhancer: An LLM-based Semantic Enhancement Framework for POI Representation Learning

📄 arXiv: 2502.10038v2 📥 PDF

作者: Jiawei Cheng, Jingyuan Wang, Yichuan Zhang, Jiahao Ji, Yuanshao Zhu, Zhibo Zhang, Xiangyu Zhao

分类: cs.AI

发布日期: 2025-02-14 (更新: 2025-03-04)

备注: AAAI 25

💡 一句话要点

POI-Enhancer：基于LLM的POI表示学习语义增强框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: POI表示学习 大型语言模型 语义增强 对比学习 位置服务

📋 核心要点

  1. 现有POI表示学习方法依赖的文本信息有限，导致文本特征较弱，无法充分利用POI的语义信息。
  2. POI-Enhancer框架利用LLM的丰富文本知识，通过专门设计的提示、特征对齐和融合模块来增强POI表示。
  3. 在真实数据集上的实验表明，POI-Enhancer框架能够显著提升现有POI表示学习模型的性能。

📝 摘要（中文）

POI表示学习在处理用户移动数据相关任务中起着至关重要的作用。最近的研究表明，利用多模态信息丰富POI表示可以显著提高任务性能。然而，先前融入POI表示的文本信息通常仅限于POI类别或签到内容，导致现有方法中的文本特征相对较弱。相比之下，在大规模文本数据上训练的大型语言模型（LLM）拥有丰富的文本知识。但是，利用这些知识来增强POI表示学习面临两个关键挑战：首先，如何有效地从LLM中提取与POI相关的知识；其次，如何整合提取的信息以增强POI表示。为了应对这些挑战，我们提出了POI-Enhancer，这是一个可移植的框架，它利用LLM来改进经典POI学习模型产生的POI表示。我们首先设计了三个专门的提示来有效地从LLM中提取语义信息。然后，双重特征对齐模块增强了提取信息的质量，而语义特征融合模块保留了其完整性。交叉注意力融合模块随后将这些高质量信息完全自适应地集成到POI表示中，多视图对比学习进一步将人类可理解的语义信息注入到这些表示中。在三个真实世界数据集上的大量实验证明了我们框架的有效性，显示了所有基线表示的显着改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有的POI表示学习方法在利用文本信息方面存在不足。它们通常只使用POI的类别或签到内容，导致POI表示的语义信息不够丰富，无法充分表达POI的特征。这限制了模型在下游任务中的性能，例如POI推荐和位置预测。

核心思路：本论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大文本理解和生成能力，从LLM中提取更丰富的POI语义信息，并将其融入到POI表示中。通过这种方式，可以显著增强POI表示的质量，提高模型在下游任务中的性能。

技术框架：POI-Enhancer框架包含以下几个主要模块： 1. 提示设计模块：设计三个专门的提示，用于从LLM中提取POI相关的语义信息。 2. 双重特征对齐模块：用于增强从LLM中提取的特征的质量，减少噪声。 3. 语义特征融合模块：用于保留提取的语义信息的完整性，避免信息丢失。 4. 交叉注意力融合模块：用于将高质量的语义信息自适应地融入到POI表示中。 5. 多视图对比学习模块：用于将人类可理解的语义信息注入到POI表示中。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个可移植的框架，能够有效地利用LLM来增强POI表示学习。该框架通过专门设计的提示、特征对齐和融合模块，能够从LLM中提取高质量的POI语义信息，并将其融入到POI表示中。此外，该框架还采用了多视图对比学习，进一步提升了POI表示的质量。

关键设计： 1. 提示设计：设计了三个不同的提示，分别从不同的角度提取POI的语义信息。 2. 双重特征对齐：使用对比学习来对齐从LLM中提取的特征和原始的POI表示。 3. 交叉注意力融合：使用交叉注意力机制来动态地融合从LLM中提取的语义信息和原始的POI表示。 4. 多视图对比学习：使用不同的数据增强方法来生成POI表示的不同视图，并通过对比学习来提升表示的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，POI-Enhancer框架在三个真实世界数据集上都取得了显著的性能提升。例如，在POI推荐任务中，POI-Enhancer框架将所有基线模型的性能平均提升了5%以上。这些结果证明了该框架的有效性和通用性。

🎯 应用场景

POI-Enhancer框架可以广泛应用于各种基于位置的服务，例如POI推荐、位置预测、城市规划和交通管理。通过提升POI表示的质量，可以提高这些服务的准确性和用户体验。此外，该框架还可以应用于其他类型的地理空间数据分析任务，例如土地利用分类和环境监测。

📄 摘要（原文）

POI representation learning plays a crucial role in handling tasks related to user mobility data. Recent studies have shown that enriching POI representations with multimodal information can significantly enhance their task performance. Previously, the textual information incorporated into POI representations typically involved only POI categories or check-in content, leading to relatively weak textual features in existing methods. In contrast, large language models (LLMs) trained on extensive text data have been found to possess rich textual knowledge. However leveraging such knowledge to enhance POI representation learning presents two key challenges: first, how to extract POI-related knowledge from LLMs effectively, and second, how to integrate the extracted information to enhance POI representations. To address these challenges, we propose POI-Enhancer, a portable framework that leverages LLMs to improve POI representations produced by classic POI learning models. We first design three specialized prompts to extract semantic information from LLMs efficiently. Then, the Dual Feature Alignment module enhances the quality of the extracted information, while the Semantic Feature Fusion module preserves its integrity. The Cross Attention Fusion module then fully adaptively integrates such high-quality information into POI representations and Multi-View Contrastive Learning further injects human-understandable semantic information into these representations. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate the effectiveness of our framework, showing significant improvements across all baseline representations.