來源： 編輯：匿名 發表時間：2024-08-02 16:56:09 熱度：13
【太平洋科技快訊】香港大學與麻省理工學院(MIT)等單位聯合推出了一款名爲ITINERA的新系統，該系統結合了大語言模型(LLM)與空間優化技術，能夠爲用戶提供個性化的城市步行路线規劃服務，只需輸入特定需求，如“規劃一條包含‘巨富長’並以靜安寺爲終點的Citywalk路线”，ITINERA便能迅速生成符合條件的路线，並提供相關地點介紹。系統還能滿足如“情侶酒吧”、“二次元聖地”等個性化需求。
實驗評估結果:
在相同提示詞下，ITINERA生成的路线更加符合用戶要求，如經過蘇州河橋梁和黃浦江渡輪的文藝路线，而GPT-4則存在路线不合理和興趣點不匹配的問題，並且通過客觀指標和LLM自動評估，ITINERA在POI質量、行程質量和匹配度方面均優於其他方法。
ITINERA的特色：
動態信息更新：實時提供最新的興趣點(POI)和熱門活動信息。
個性定制：優先考慮用戶的個人喜好，而非單純推薦熱門景點。
多樣約束處理：靈活應對復雜多樣的用戶需求。
空間智能優化：結合空間優化算法，確保路线的合理性和高效性。
實驗評估結果與收錄：
ITINERA在四個城市的旅行行程數據集上進行了訓練和評估，表現優於傳統行程規劃和直接使用LLM的方法。該研究的相關成果已被2024年KDD城市計算研討會(UrbComp)收錄。
ITINERA五大模塊揭祕：
用戶興趣點數據庫構建(UPC)：從社交平台收集旅遊內容，構建用戶興趣點數據庫。
請求分解(RD)：解讀和整理用戶偏好，轉換爲結構化數據。
偏好感知興趣點檢索(PPR)：根據用戶偏好檢索相關興趣點。
聚類感知空間優化(CSO)：解決分層旅行商問題，確保行程空間連貫性。
行程生成(IG)：結合約束條件，生成合理且符合用戶需求的旅行路线。
ITINERA能夠從自然語言請求直接生成個性化、空間連貫的Citywalk行程，探索了大模型在开放域行程規劃中的應用，還爲城市應用中的復雜空間問題提供了新的解決思路。
標題：港大與MIT聯手打造私人導遊大模型 一鍵定制Citywalk路线
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