A Foundational individual Mobility Prediction Model based on Open-Source Large Language Models

📄 arXiv: 2503.16553v2 📥 PDF

作者: Zhenlin Qin, Leizhen Wang, Francisco Camara Pereira, Zhenliang Ma

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-19 (更新: 2025-06-24)

💡 一句话要点

提出基于开源大语言模型的个体移动预测基础模型，提升城市适应性和用户泛化性

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

关键词: 个体移动预测 大语言模型 迁移学习 微调框架 开源模型

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的移动预测模型缺乏跨城市和用户的泛化能力，限制了其应用范围。
  2. 论文提出统一的微调框架，训练开源LLM，使其具备更强的通用移动预测能力。
  3. 实验结果表明，该模型在多个真实数据集上，预测精度和迁移能力均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种统一的微调框架，用于训练基于开源大语言模型（LLM）的个体移动预测基础模型。现有基于LLM的移动预测模型大多仅在特定数据集上训练或使用单一精心设计的提示，难以适应不同城市和具有不同上下文的用户。为了填补这些空白，本文在六个真实世界的移动数据集上进行了大量实验，以验证所提出的模型。结果表明，该模型在预测精度和迁移能力方面优于基于深度学习和LLM的最先进模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大语言模型（LLM）的个体移动预测方法，通常针对特定数据集或依赖于精心设计的提示工程，导致模型难以泛化到不同的城市环境和具有不同背景的用户。这种局限性阻碍了LLM在更广泛的移动预测场景中的应用。因此，需要一种能够适应不同城市和用户上下文的通用移动预测模型。

核心思路：本文的核心思路是利用一个统一的微调框架，训练一个基于开源LLM的基础模型。通过在多个不同的移动数据集上进行训练，使模型能够学习到通用的移动模式和用户行为特征。这种方法旨在克服现有模型对特定数据集的依赖，提高模型的泛化能力和迁移学习能力。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 选择一个合适的开源LLM作为基础模型。2) 构建一个包含多个城市和用户移动数据的统一数据集。3) 设计一个微调策略，使模型能够有效地学习到通用的移动模式。4) 在统一数据集上对基础模型进行微调。5) 使用不同的评估指标，在不同的数据集上评估模型的性能。

关键创新：本文的关键创新在于提出了一个统一的微调框架，用于训练基于开源LLM的个体移动预测基础模型。与以往方法相比，该框架能够使模型学习到更通用的移动模式，从而提高模型的泛化能力和迁移学习能力。此外，使用开源LLM也使得该模型更易于复现和扩展。

关键设计：具体的微调策略和损失函数选择未知。论文中可能使用了特定的数据增强技术来提高模型的鲁棒性。此外，模型可能采用了特定的网络结构或注意力机制来更好地捕捉移动数据中的时空依赖关系。这些细节需要查阅原文才能确定。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的模型在六个真实世界的移动数据集上，预测精度和迁移能力均优于基于深度学习和LLM的最先进模型。具体的性能提升幅度未知，但论文强调了该模型在不同城市和用户上下文下的优越表现，证明了其泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统、城市规划、个性化出行推荐等领域。通过准确预测个体移动行为，可以优化交通流量、改善公共交通服务、为用户提供更便捷的出行方案，并为城市规划提供数据支持。未来，该模型可进一步扩展到其他时空预测任务，例如人群密度预测、疫情传播预测等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are widely applied to domain-specific tasks due to their massive general knowledge and remarkable inference capacities. Current studies on LLMs have shown immense potential in applying LLMs to model individual mobility prediction problems. However, most LLM-based mobility prediction models only train on specific datasets or use single well-designed prompts, leading to difficulty in adapting to different cities and users with diverse contexts. To fill these gaps, this paper proposes a unified fine-tuning framework to train a foundational open source LLM-based mobility prediction model. We conducted extensive experiments on six real-world mobility datasets to validate the proposed model. The results showed that the proposed model achieved the best performance in prediction accuracy and transferability over state-of-the-art models based on deep learning and LLMs.