Zero-Shot Human Mobility Forecasting via Large Language Model with Hierarchical Reasoning

📄 arXiv: 2509.16578v1 📥 PDF

作者: Wenyao Li, Ran Zhang, Pengyang Wang, Yuanchun Zhou, Pengfei Wang

分类: cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-09-20

💡 一句话要点

提出ZHMF框架，利用层级推理大语言模型实现零样本人类移动预测

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

关键词: 人类移动预测 零样本学习 大语言模型 层级推理 自然语言问答 交通规划 城市管理

📋 核心要点

  1. 现有移动预测方法泛化性差，难以捕捉用户动态意图，面临数据标注和模式复杂性挑战。
  2. ZHMF框架结合语义检索与层级语言模型，将移动预测转化为自然语言问答，实现零样本预测。
  3. 实验表明，ZHMF优于现有模型，消融实验验证了各模块贡献，案例研究展示了意图捕捉能力。

📝 摘要（中文）

人类移动预测对于交通规划、城市管理和个性化推荐等应用至关重要。然而，现有方法通常难以泛化到未见过的用户或地点，并且由于有限的标注数据和移动模式的复杂性，难以捕捉动态意图。我们提出了ZHMF，一个零样本人类移动预测框架，它结合了语义增强的检索和反思机制与基于层级语言模型的推理系统。该任务被重新定义为自然语言问答范式。利用大型语言模型对用户历史和上下文的语义理解，我们的方法可以处理以前未见过的预测场景。我们进一步引入了一种层级反思机制，通过将预测分解为活动层面的规划器和位置层面的选择器，实现迭代推理和细化，从而协同建模长期用户意图和短期上下文偏好。在标准人类移动数据集上的实验表明，我们的方法优于现有模型。消融研究揭示了每个模块的贡献，案例研究说明了该方法如何捕捉用户意图并适应不同的上下文场景。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人类移动预测方法在面对未见过的用户或地点时，泛化能力较弱。同时，由于人类移动模式的复杂性和标注数据的稀缺性，这些方法难以准确捕捉用户动态的出行意图，从而影响预测的准确性。

核心思路：论文的核心思路是将人类移动预测问题转化为一个自然语言问答问题，并利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和推理能力来解决。通过将用户的历史轨迹和上下文信息转化为自然语言描述，并利用LLM进行推理，从而预测用户未来的移动轨迹。这种方法的核心在于利用LLM的知识和推理能力，从而避免了对大量标注数据的依赖。

技术框架：ZHMF框架主要包含以下几个模块：1) 语义增强的检索模块：用于从历史数据中检索与当前用户和上下文相关的轨迹信息。2) 层级语言模型推理系统：该系统包含一个活动层面的规划器和一个位置层面的选择器。活动层面的规划器负责预测用户接下来可能进行的活动，而位置层面的选择器则负责预测用户将要前往的具体位置。3) 层级反思机制：用于迭代地改进预测结果。通过对预测结果进行反思，并根据反思结果调整预测策略，从而提高预测的准确性。

关键创新：该论文的关键创新在于将人类移动预测问题转化为自然语言问答问题，并利用大型语言模型进行推理。这种方法避免了对大量标注数据的依赖，并且能够更好地捕捉用户的动态意图。此外，论文提出的层级反思机制也能够有效地提高预测的准确性。

关键设计：论文中使用了特定的Prompt模版将用户的历史轨迹和上下文信息转化为自然语言描述，并输入到LLM中进行推理。具体使用的LLM型号未知。层级反思机制的具体实现细节，例如反思的次数、反思的策略等，也需要进一步研究论文原文才能确定。损失函数和网络结构等技术细节在摘要中没有提及，需要查阅论文全文。

📊 实验亮点

ZHMF在标准人类移动数据集上取得了优于现有模型的性能。消融实验表明，语义增强检索和层级反思机制对性能提升有显著贡献。案例研究表明，ZHMF能够有效捕捉用户意图并适应不同的上下文场景，从而实现更准确的移动预测。具体的性能提升幅度需要参考论文中的实验数据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，如智能交通系统中的交通流量预测、城市规划中的人口流动分析、以及个性化推荐系统中的位置推荐。通过更准确地预测人类移动行为，可以优化资源分配、改善用户体验，并为城市可持续发展提供决策支持。未来，该技术有望在智慧城市建设中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Human mobility forecasting is important for applications such as transportation planning, urban management, and personalized recommendations. However, existing methods often fail to generalize to unseen users or locations and struggle to capture dynamic intent due to limited labeled data and the complexity of mobility patterns. We propose ZHMF, a framework for zero-shot human mobility forecasting that combines a semantic enhanced retrieval and reflection mechanism with a hierarchical language model based reasoning system. The task is reformulated as a natural language question answering paradigm. Leveraging LLMs semantic understanding of user histories and context, our approach handles previously unseen prediction scenarios. We further introduce a hierarchical reflection mechanism for iterative reasoning and refinement by decomposing forecasting into an activity level planner and a location level selector, enabling collaborative modeling of long term user intentions and short term contextual preferences. Experiments on standard human mobility datasets show that our approach outperforms existing models. Ablation studies reveal the contribution of each module, and case studies illustrate how the method captures user intentions and adapts to diverse contextual scenarios.