Where to Move Next: Zero-shot Generalization of LLMs for Next POI Recommendation

Where to Move Next: Zero-shot Generalization of LLMs for Next POI Recommendation的论文和代码的详细解读。

第一章 绪论

本章首先介绍了基于位置的社交网络 (LBSN) 的发展现状，以及兴趣点 (POI) 推荐任务的价值和意义。然后，本章引出了下一个 POI 推荐任务，并指出了现有方法存在的问题，即依赖大规模用户签到数据、计算资源消耗大、缺乏泛化能力等。最后，本章提出了利用预训练的大型语言模型 (LLM) 来解决这些问题，并阐述了 LLMs 在 POI 推荐方面的潜力。

第二章 相关工作

本章回顾了现有的 POI 推荐方法，包括传统的推荐模型和基于 LLMs 的推荐方法。本章指出了现有方法的局限性，如需要大量的计算资源、缺乏零样本推荐能力等。本章还介绍了 LLMs 在用户移动模式分析方面的应用，并指出了现有研究的不足之处，如没有充分考虑地理相关性和序列转换等因素。

第三章 问题陈述

本章首先定义了兴趣点 (POI)、签到记录和轨迹等基本概念。然后，本章正式提出了下一个 POI 推荐问题的目标，即给定用户的历史签到记录和当前轨迹，预测用户下一个可能访问的 POI。

第四章 方法论

本章介绍了本文提出的 LLMmove 框架，该框架利用 LLMs 进行零样本的下一个兴趣点 (POI) 推荐。该框架包括三个阶段：数据预处理和背景知识整合、LLM 指令生成和 POI 推荐及解释。本章详细阐述了每个阶段的设计思路和实现方法。

第五章 实验

本章首先介绍了实验设置，包括数据集、评估方法和评估指标。然后，本章展示了下一个 POI 推荐的实验结果，并进行了详细的分析和讨论。最后，本章通过消融研究和案例研究，进一步验证了 LLMmove 框架的有效性和可解释性。

第六章 结论

本章总结了本文的主要工作和贡献，并指出了未来研究的方向。

其他问题的回答：

1. 这篇论文是多久发表于什么期刊/会议的？

该论文发表于 2024 年 4 月 22 日，发布在 arXiv 平台上，属于计算机科学领域的“信息检索”类别。

2. 论文的主要创新点是什么？

• 首次将 LLMs 应用于 POI 推荐任务，实现了零样本泛化。
• 设计了一个名为 LLMmove 的新型提示框架，将用户空间偏好、地理距离和序列转换等因素融入到 POI 推荐中。
• 通过实证研究，发现了 LLMs 在 POI 推荐方面的潜力和局限性。

3. 论文试图解决什么问题？

该论文试图解决下一个 POI 推荐问题，即预测用户在 LBSN 中下一个可能访问的兴趣点。该论文旨在利用 LLMs 的泛化能力，克服现有方法依赖大规模用户签到数据、计算资源消耗大、缺乏泛化能力等问题。

4. 论文的实验部分用了哪些数据集，做了哪些实验，得出了什么结论？

该论文使用了两个真实世界的数据集：NYC 和 TKY，均来自 Foursquare。论文进行了一系列实验，包括：

• 与现有方法的比较实验：LLMmove 与 Popu、Dist、CZSR、LLMRank、ListRank、LLMMob 等方法进行了比较。
• 消融实验：验证了 LLMmove 框架中不同因素的影响。
• 案例研究：分析了 LLMmove 的推理能力和可解释性。

实验结果表明，LLMmove 框架在 Acc@K 和 MRR 等指标上均优于现有方法，具有较好的零样本推荐能力。

5. 这篇文章的主要研究方法是什么？

该论文的主要研究方法是基于提示学习的 LLMs 应用。通过设计合理的提示策略，引导 LLMs 理解和学习用户移动模式，从而实现零样本的 POI 推荐。

6. 论文中的实验是如何设计的？详细描述各实验方法并概括总结？

• 数据集预处理：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并构建候选 POI 集合。
• 提示策略设计：将用户的长期签到记录、近期签到记录、候选 POI 的距离和类别等信息整合到提示中，并明确 LLMs 需要考虑的因素。
• LLMs 模型选择：使用了 gpt-3.5-turbo 模型。
• 评估指标：使用 Acc@K 和 MRR 评估推荐性能。
• 实验设计：
  • 与基线方法进行比较，包括传统的 POI 推荐方法和基于 LLMs 的序列推荐方法。
  • 进行消融实验，分析不同因素对 LLMmove 性能的影响。
  • 通过案例研究，分析 LLMmove 的推理能力和可解释性。

7. 这篇论文到底有什么贡献？

• 方法贡献: 提出了一种新的基于 LLMs 的零样本 POI 推荐框架 LLMmove，该框架能够有效地利用 LLMs 的泛化能力进行 POI 推荐，克服了现有方法的局限性。
• 实证贡献: 通过在真实世界数据集上的实验，验证了 LLMmove 框架的有效性，并证明了 LLMs 在 POI 推荐任务中的潜力。
• 启示贡献: 为未来研究提供了新的思路，例如如何更好地利用 LLMs 进行用户行为建模、如何提高 LLMs 对地理信息的理解能力等。

8. 根据这项研究，后续还有哪些可以继续深入研究的问题？

• 提高 LLMs 对地理信息的理解能力。
• 研究更鲁棒的用户移动推理机制。
• 将 LLMs 与其他 POI 推荐方法相结合。
• 研究 LLMs 在其他 LBSN 任务中的应用，例如轨迹预测、用户画像等。

9. 这篇文献与同主题的其他文章相比如何？有什么优点、又有哪些局限性？

• 优点:
  • 首次将 LLMs 应用于 POI 推荐，实现了零样本泛化。
  • 考虑了地理距离、序列转换等重要因素，提出了更合理的提示策略。
  • 在真实世界数据集上取得了优于现有方法的性能。
• 局限性:
  • LLMs 对地理信息的理解能力有限。
  • LLMs 对候选 POI 的呈现顺序敏感。

10. 这篇论文的主要结论是什么？具体是怎样得出这个结论的？

该论文的主要结论是 LLMs 具有零样本 POI 推荐能力，能够提供相对准确和合理的预测。

该结论是通过在两个真实世界数据集上进行广泛的实验得出的。实验结果表明，LLMmove 框架在 Acc@K 和 MRR 等指标上均优于现有方法，包括传统的 POI 推荐方法和基于 LLMs 的序列推荐方法。

11. 论文中提到的解决方案之关键是什么？

该论文提出的解决方案的关键在于 设计合理的提示策略，将用户的长期偏好、当前偏好、地理距离和序列转换等因素融入到 LLMs 的推理过程中。通过这种方式，LLMs 可以更好地理解用户移动模式，从而实现更准确的 POI 推荐。

12. 作者在哪些方面提出了新颖的见解？

• 作者首次将 LLMs 应用于 POI 推荐，并实现了零样本泛化，为 POI 推荐提供了新的思路。
• 作者提出了一个名为 LLMmove 的新型提示框架，该框架考虑了多个重要因素，包括用户的长期偏好、当前偏好、地理距离和序列转换，为 LLMs 在 POI 推荐中的应用提供了更合理的指导。
• 作者通过实证研究，发现了 LLMs 在 POI 推荐方面的潜力和局限性，为未来研究提供了方向。

# 文件: ./LLMMove-main/main.py
import argparse
import os

case_num = YOUR_CASE_NUMBER

def readTrain(filePath):
    longs = dict()
    pois = dict()
    with open(filePath, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
    for line in lines[1:]:
        data = line.split(',')
        time, u, lati, longi, i, category = data[1], data[5], data[6], data[7], data[8], data[10]
        if i not in pois:
            pois[i] = {"latitude": lati, "longitude": longi, "category": category}
        if u not in longs:
            longs[u] = list()
        longs[u].append((i, time))
    return longs, pois

def readTest(filePath):
    recents = dict()
    pois = dict()
    targets = dict()
    traj2u = dict()
    with open(filePath, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
    for line in lines[1:]:
        data = line.split(',')
        time, trajectory, u, lati, longi, i, category = data[1], data[3],data[5], data[6], data[7], data[8], data[10]
        if i not in pois:
            pois[i] = dict()
            pois[i]["latitude"] = lati
            pois[i]["longitude"] = longi
            pois[i]["category"] = category
        if trajectory not in traj2u:
            traj2u[trajectory] = u
        if trajectory not in recents:
            recents[trajectory] = list()
            recents[trajectory].append((i, time))
        else:
            if trajectory in targets:
                recents[trajectory].append(targets[trajectory])
            targets[trajectory] = (i, time)
    return recents, pois, targets, traj2u

def getData(datasetName):
    if datasetName == 'nyc':
        filePath = './data/nyc/{}_sample.csv'
    elif datasetName == 'tky':
        filePath = './data/tky/{}_sample.csv'
    else:
        raise NotImplementedError
    trainPath = filePath.format('train')
    testPath = filePath.format('test')

    longs, poiInfos = readTrain(trainPath)
    recents, testPoi, targets, traj2u = readTest(testPath)
    poiInfos.update(testPoi)

    targets = dict(list(targets.items())[:case_num])

    return longs, recents, targets, poiInfos, traj2u

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('-m', '--model', type=str, help='The model to be run.', required=True)
    parser.add_argument('-d', '--datasetName', type=str, choices=['nyc', 'tky'], default='nyc',help='nyc/tky')
    args = parser.parse_args()

    data = getData(args.datasetName)
    path = './output/{}/{}'.format(args.model, args.datasetName)
    if not os.path.exists(path):
        os.makedirs(path)

    if args.model == 'LLMMove':
        from models.LLMMove import LLMMove
        model = LLMMove()
    else:
        raise NotImplementedError

    results = model.run(data, args.datasetName)
    results = 'ACC@1: {}, ACC@10: {}, MRR: {}'.format(results[0], results[1], results[2])
    resultPath = './results/{}_{}'.format(args.model, args.datasetName)
    with open(resultPath, 'w') as file:
        file.write(results)

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# 文件: ./LLMMove-main/models/LLMMove.py
import openai
import random
import os
import json
from tqdm import tqdm

api_key  = YOUR_API_KEY
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=api_key)

from tenacity import (
    retry,
    stop_after_attempt,
    wait_random_exponential,
)
@retry(wait=wait_random_exponential(min=1, max=60), stop=stop_after_attempt(6))
def openaiAPIcall(**kwargs):
    return client.chat.completions.create(**kwargs)

from math import radians, sin, cos, sqrt, atan2
def haversine_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    lat1 = eval(lat1)
    lon1 = eval(lon1)
    lat2 = eval(lat2)
    lon2 = eval(lon2)
    lat1, lon1, lat2, lon2 = map(radians, [lat1, lon1, lat2, lon2])
    dlat = lat2 - lat1
    dlon = lon2 - lon1
    a = sin(dlat / 2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon / 2)**2
    c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
    radius = 6371.0
    distance = radius * c
    return distance
    

class LLMMove():
    def run(self, data, datasetName):
        self.datasetName = datasetName
        self.longs, self.recents, self.targets, self.poiInfos, self.traj2u = data
        poiList = list(self.poiInfos.keys())
        hit1 = 0
        hit5 = 0
        hit10 = 0
        rr = 0
        err = list()
        for trajectory, groundTruth in tqdm(self.targets.items()):
            seed_value = eval(trajectory)
            random.seed(seed_value)
            negSample = random.sample(poiList, 100)
            candidateSet = negSample + [groundTruth[0]]
            try:
                prediction = self.runeach(trajectory, candidateSet, groundTruth)
                if groundTruth[0] in prediction:
                    index = prediction.index(groundTruth[0]) + 1
                    if index == 1:
                        hit1 += 1
                    if index <= 5:
                        hit5 += 1
                    hit10 += 1
                    rr += 1 / index
                else:
                    err.append(eval(trajectory))
            except Exception as e:
                print(repr(e))
        err = list(sorted(err))
        with open('./testERR', 'a') as file:
            file.write(str(err))
        num_trajectories = len(self.targets)
        acc1 = hit1 / num_trajectories
        acc5 = hit5 / num_trajectories
        acc10 = hit10 / num_trajectories
        mrr = rr / num_trajectories
        print(f'acc@1: {acc1}, acc@5: {acc5}, acc@10: {acc10}, mrr@10: {mrr}')
        return acc1, acc10, mrr
    
    def runeach(self, trajectory, candidateSet, groundTruth):
        u = self.traj2u[trajectory]
        long = self.longs[u]
        rec = self.recents[trajectory]
        path = './output/LLMMove/{}/{}'.format(self.datasetName, trajectory)
        if os.path.exists(path):
            with open(path, 'r') as file:
                response = file.read()
                res_content = eval(response)
                prediction = res_content["response"]["recommendation"]
        else:
            output = dict()
            mostrec = rec[-1][0]
            longterm = [(poi, self.poiInfos[poi]["category"]) for poi, _ in long]
            longterm = longterm[-40:]

            recent = [(poi, self.poiInfos[poi]["category"]) for poi, _ in rec]
            recent = recent[-5:]
            
            candidates = [(poi, haversine_distance(self.poiInfos[poi]["latitude"], self.poiInfos[poi]["longitude"], self.poiInfos[mostrec]["latitude"], self.poiInfos[mostrec]["longitude"]), self.poiInfos[poi]["category"]) for poi in candidateSet]
            candidates.sort(key=lambda x:x[1])

            prompt = f"""\
<long-term check-ins> [Format: (POIID, Category)]: {longterm}
<recent check-ins> [Format: (POIID, Category)]: {recent}
<candidate set> [Format: (POIID, Distance, Category)]: {candidates}
Your task is to recommend a user's next point-of-interest (POI) from <candidate set> based on his/her trajectory information.
The trajectory information is made of a sequence of the user's <long-term check-ins> and a sequence of the user's <recent check-ins> in chronological order.
Now I explain the elements in the format. "POIID" refers to the unique id of the POI, "Distance" indicates the distance (kilometers) between the user and the POI, and "Category" shows the semantic information of the POI.

Requirements:
1. Consider the long-term check-ins to extract users' long-term preferences since people tend to revisit their frequent visits.
2. Consider the recent check-ins to extract users' current perferences.
3. Consider the "Distance" since people tend to visit nearby pois.
4. Consider which "Category" the user would go next for long-term check-ins indicates sequential transitions the user prefer.

Please organize your answer in a JSON object containing following keys:
"recommendation" (10 distinct POIIDs of the ten most probable places in <candidate set> in descending order of probability), and "reason" (a concise explanation that supports your recommendation according to the requirements). Do not include line breaks in your output.
"""
            output["prompt"] = prompt
            messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
            response = openaiAPIcall(
                model = 'gpt-3.5-turbo',
                messages=messages,
                temperature=0,
            )
            res_content = response.choices[0].message.content
            res_content = eval(res_content)
            output["response"] = res_content
            prediction = res_content["recommendation"]
            output["groundTruth"] = groundTruth[0]
            self.outputResponse(output, trajectory)
        return prediction

    def outputResponse(self, response, trajectory):
        path = './output/LLMMove/{}/{}'.format(self.datasetName, trajectory)
        with open(path, 'w') as file:
            file.write(json.dumps(response, indent='\t'))

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深入分析

论文核心创新点与代码实现

1. 核心创新点：

• 背景与提出：
  • 传统 POI 推荐模型依赖大量签到数据和深度学习模型，导致计算资源消耗大，且泛化能力有限。
  • LLMs 在自然语言理解和生成上的强大能力为 POI 推荐提供了新的可能性，特别是零样本推荐任务。
  • 本文提出的 LLMmove 框架通过提示学习将 LLMs 引入 POI 推荐中，利用 LLMs 的推理能力提取用户偏好、考虑地理距离和类别信息。
• 技术细节：
  • 提示生成：整合用户的长期和近期签到记录，并结合候选 POI 的距离和类别信息，生成复杂提示以引导 LLMs 进行推理。
  • 零样本推荐：通过将问题转化为自然语言提示，LLMmove 无需训练即可完成推荐任务。
  • 多维度信息融合：提示中融入了用户偏好、地理距离和类别的多维度信息。
• 优势：
  • 无需模型训练，直接调用预训练的 LLMs 进行推荐，节省计算资源。
  • 泛化能力强，适用于数据稀疏场景和新用户。

2. 代码实现分析：

• 数据预处理与读取：
  • readTrain 和 readTest 函数将签到数据解析为用户签到记录（长期和近期）和候选 POI 信息，代码准确提取了论文中定义的 POI、签到记录等概念。
• 候选集生成与负采样：
  • run 方法对每个目标轨迹随机采样 100 个负样本，与真实目标 POI 一同构成候选集。这与论文中提到的对候选集的处理一致。
• 提示生成与调用 LLMs：
  • runeach 函数通过将用户的长期签到记录、近期签到记录和候选集整合为自然语言提示，调用 GPT 模型生成推荐结果。
  • 提示明确要求 LLM 考虑长期偏好、当前偏好、距离和类别，完全对应论文中提出的提示策略。
• 评价指标：
  • 使用 ACC@1、ACC@10 和 MRR 等标准指标评估推荐性能，确保实验与论文描述一致。

代码创新空间与潜在应用

1. 潜在创新点：

• 提示优化：
  • 改进提示内容：例如引入用户行为的时间权重，强调近期行为的影响。
  • 动态提示生成：根据候选集特点动态调整提示结构。
• 多模态信息融合：
  • 整合地理位置的图像数据或 POI 的文本描述，增强推荐效果。
  • 代码可在 runeach 函数中扩展提示，加入新信息维度。
• 基于 LLMs 的持续学：
  • 使用用户反馈更新推荐策略，动态调整提示权重。

2. 潜在应用价值：

• 在数据稀疏场景（如新城市 POI 推荐）中，LLMmove 可以通过提示学习有效泛化。
• 在多语言环境中，可利用 LLMs 的语言能力进行跨语言推荐。
• 通过引入用户画像信息，可将 LLMmove 扩展到个性化旅游规划等领域。

后续研究方向与故事化描述

1. 研究方向：

• 提示学习与强化学习结合：通过强化学习优化提示生成策略。
• 领域特化 LLMs：训练针对 POI 推荐的微调 LLM，以提升推荐精度。
• 跨领域应用：将框架拓展至物流路径规划或在线课程推荐。

2. 故事化描述： 想象一个场景：用户正在探索一个全新的城市。通过 LLMmove 系统，用户只需输入最近的访问记录，系统即可生成精准的 POI 推荐，包括附近的餐馆、景点和咖啡馆。用户不仅可以知道推荐的理由，还能通过模型提供的解释了解每个推荐的背景信息。该系统特别适合时间有限的游客，为其提供量身定制的行程规划。

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对比分析与影响

1. 与相关研究对比：

• 相较于传统深度学习方法，LLMmove 无需大规模数据训练，直接实现零样本推荐。
• 相较于基于 LLMs 的现有方法，LLMmove 提供了更细化的提示设计，融合了用户偏好、地理距离和类别信息。

2. 潜在影响：

• 提升推荐系统在冷启动和跨领域场景中的应用效果。
• 减少推荐系统对大规模数据和计算资源的依赖。

3. 效果量化：

• 通过引入时间权重或多模态信息，预计 ACC@10 和 MRR 提升 5%-10%。

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问题提出

1. 如何优化提示策略，使其更高效地引导 LLMs？ 2. 针对地理信息理解有限的问题，是否可以结合外部地图服务或地理知识库？ 3. 如果 LLMmove 框架需要处理更加复杂的 POI 场景（如多用户轨迹交互），是否需要引入新的机制？

背景补充

提示学习（Prompt Learning） 是近年来 LLM 应用中的热门方向，其核心思想是通过设计合理的提示，让模型更好地理解问题。它具有高效和灵活的特点，已被广泛应用于文本分类、信息抽取等任务。

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这份分析涵盖了论文的核心内容、代码实现细节、潜在创新方向及其应用场景，希望对你有帮助！

深入分析

论文核心创新点与代码实现

1. 核心创新点：

背景与提出：
传统 POI（兴趣点）推荐方法面临以下问题：

• 依赖性强：需要大量签到数据才能捕获用户行为特征。
• 成本高：深度学习模型通常需要训练大规模数据集，消耗大量资源。
• 泛化能力不足：难以适应冷启动问题，尤其是新用户或新 POI 场景。

为解决这些问题，本文提出了基于 LLM（大型语言模型）的 LLMMove 框架，利用 LLM 的推理能力，在零样本（zero-shot）条件下实现 POI 推荐。具体创新点包括：

• 提示学习框架（Prompt Learning Framework）：通过构建包含用户偏好、地理距离、POI 类别等信息的自然语言提示，引导 LLM 对用户下一个 POI 进行预测。
• 多维度信息融合：提示设计中结合用户的长期签到记录、近期签到记录和候选 POI 的地理信息（距离、类别等），实现更高的推荐精度。
• 零样本泛化：无需训练或微调模型，直接使用预训练的 LLM 进行推荐，解决冷启动问题。

技术细节与优势：

• 在提示中明确要求 LLM 同时关注历史行为（长期签到）、当前偏好（近期签到）以及地理相关性（POI 距离与类别）。
• 相较现有基于深度学习的 POI 推荐方法，LLMMove 无需训练，直接使用现成的 LLM，显著降低了计算成本。
• LLM 的语言生成能力为 POI 推荐引入了解释性维度，提升了用户体验。

---

2. 代码实现：

数据处理与候选集生成：

• readTrain 和 readTest 函数从原始签到数据中提取长期签到（longs）和近期签到（recents）记录。
• 候选集通过 random.sample 方法生成 100 个负样本，并与真实目标 POI 合并为最终候选集。

提示生成与模型调用：

• runeach
  

  函数将用户签到记录（长期与近期）、候选 POI 信息（包括距离和类别）组合成自然语言提示。提示明确包括：

  • 用户长期偏好：历史签到记录。
  • 当前偏好：最近签到记录。
  • 地理因素：候选 POI 的距离与类别。

• 通过 openaiAPIcall 调用 GPT-3.5 模型，生成推荐结果。

评价指标：

• 实现了标准推荐指标 Acc@1、Acc@10 和 MRR，用于评估推荐性能。

关键代码段分析：

prompt = f"""\
<long-term check-ins> [Format: (POIID, Category)]: {longterm}
<recent check-ins> [Format: (POIID, Category)]: {recent}
<candidate set> [Format: (POIID, Distance, Category)]: {candidates}
Your task is to recommend a user's next point-of-interest (POI) from <candidate set> based on his/her trajectory information.
"""

该段代码设计了引导 LLM 推理的核心提示，体现了论文中描述的提示学习策略。提示内容充分考虑了用户行为和地理特征，确保了与论文理论的一致性。

---

代码创新空间与潜在应用

1. 潜在创新点：

提示优化：

• 动态提示生成：
  • 基于用户行为的时间权重（如近期行为权重大于长期行为）。
  • 将用户的访问频率纳入提示，识别高频访问的偏好。
  • 代码位置：在 runeach 函数中动态调整 longterm 和 recent 提示内容。

多模态信息融合：

• 引入 POI 的图片或文本描述（如 Yelp 评论），扩展信息维度。
• 将 POI 数据建模为知识图谱，使用 LLM 提取 POI 间的语义关联。
• 代码位置：扩展提示中 candidate set 的信息结构。

强化学习结合：

• 通过用户反馈动态调整推荐策略，优化提示权重。
• 使用强化学习框架评估不同提示对推荐结果的影响。
• 代码位置：添加反馈机制，在 outputResponse 后增加动态权重调整模块。

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2. 潜在应用价值：

• 冷启动场景：适用于新用户或新城市 POI 推荐，快速生成合理的推荐结果。
• 多语言支持：利用 LLM 的跨语言能力，在不同文化背景下实现 POI 推荐。
• 个性化服务：整合用户画像数据（如兴趣爱好）进行个性化推荐。
• 旅游规划：根据用户的旅行轨迹自动生成推荐行程。

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后续研究方向与故事化描述

1. 研究方向：

• 提示设计与模型优化：
  • 研究更精细的提示设计，探索提示内容对 LLM 推理能力的影响。
  • 优化 LLM 对地理信息的理解，增强推荐精度。
• 跨领域应用：
  • 将 LLMMove 扩展至物流配送路径规划，结合地理数据生成高效路线。
  • 应用于在线教育领域，根据用户学习路径推荐下一课程。

2. 故事化描述： 在未来的智慧城市中，LLMMove 成为旅游者的智能助手。无论是初到一座陌生的城市，还是计划探索未曾涉足的角落，用户只需输入当前位置和最近访问记录，系统便能推荐个性化行程。从附近的咖啡馆到经典景点，甚至包含推荐理由。LLMMove 还能结合天气、交通状况，动态调整推荐，为用户带来贴心体验。

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对比分析与潜在影响

1. 与现有方法对比：

方法	优势	局限性
传统深度学习	模型性能较高，适用于大规模训练数据	数据需求大，泛化能力弱，训练成本高
LLMRank/CZSR	引入 LLM，提升泛化能力	缺乏对用户行为的精细建模，提示设计简单
LLMMove	提示设计细致，融合多维度信息，实现零样本泛化	对 POI 顺序敏感，模型调用成本高

2. 量化影响：

• 提升指标：通过引入时间权重或多模态信息，预计 Acc@10 和 MRR 提升 5%-10%。
• 资源效率：提示学习无需训练，资源消耗显著低于深度学习方法。

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问题提出

1. 提示设计是否可以通过自动化方法（如强化学习）进一步优化？
2. 如何更有效地利用地理信息，提升模型对复杂 POI 场景的推荐能力？
3. LLMMove 是否可以结合多模态信息（如文本、图片）实现更加丰富的推荐？

希望这些分析与建议能为您进一步研究提供帮助！

论文创新点与代码的结合解读

本文提出的 LLMMove 框架 是一种基于提示学习的大型语言模型（LLMs）在 POI（兴趣点）推荐任务中的应用。以下是论文创新点与代码实现的结合解读：

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1. 利用提示学习实现零样本 POI 推荐

论文中的理论描述：

• 提出了一个提示学习框架，通过精心设计的提示，充分利用 LLM 的推理能力。
• 提示内容包括用户的长期签到记录（表示长期偏好）、近期签到记录（表示当前偏好）、候选 POI 的距离和类别信息。
• 在推荐过程中，无需训练模型，仅通过预训练 LLM 的推理能力完成 POI 预测。

代码实现：

• 提示生成：代码中通过以下逻辑实现提示生成：

  prompt = f"""\
  <long-term check-ins> [Format: (POIID, Category)]: {longterm}
  <recent check-ins> [Format: (POIID, Category)]: {recent}
  <candidate set> [Format: (POIID, Distance, Category)]: {candidates}
  Your task is to recommend a user's next point-of-interest (POI) from <candidate set> based on his/her trajectory information.
  """
  

  • 长期签到记录（longterm）：由用户签到历史中的最后 40 次记录组成，捕捉用户的长期偏好。
  • 近期签到记录（recent）：提取用户最近的 5 次签到，代表短期偏好。
  • 候选 POI 信息（candidates）：包括 POI 的距离和类别信息，帮助 LLM 考虑地理位置的相关性。

• 调用 LLM 进行推荐：

  response = openaiAPIcall(
      model='gpt-3.5-turbo',
      messages=messages,
      temperature=0,
  )
  

  • 使用 gpt-3.5-turbo 模型，通过设计精细的提示，引导模型输出用户下一个可能访问的 POI。

• 解释性推荐：

  • 推荐结果不仅包括 POI 的排序，还生成了推荐理由：

    {
      "recommendation": ["POI_1", "POI_2", "POI_3", ..., "POI_10"],
      "reason": "The user's recent preferences indicate a tendency towards categories A and B. The POIs are nearby and match these categories."
    }
    

    • 推荐理由提供了用户偏好、地理距离和类别信息的解释，增强了模型的可解释性。

优势：

• 提示设计清晰地指导了 LLM 的推理，避免了额外的模型训练成本。
• 支持零样本推荐，适用于冷启动场景（如新用户或新 POI）。

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2. 融合多维度信息进行推荐

论文中的理论描述：

• 在提示中综合了多种信息维度，包括用户行为（长期偏好和近期偏好）、地理距离和 POI 类别，提升了推荐的精准度。
• 明确指出地理信息（距离）和类别（Category）是用户选择 POI 的重要因素。

代码实现：

• 长期和近期偏好的生成：

  longterm = [(poi, self.poiInfos[poi]["category"]) for poi, _ in long]
  longterm = longterm[-40:]
  
  recent = [(poi, self.poiInfos[poi]["category"]) for poi, _ in rec]
  recent = recent[-5:]
  

  • 长期偏好提取用户签到历史中的最后 40 条记录，近期偏好提取最近 5 条记录。
  • 将 POI 的类别信息作为重要特征纳入提示，捕捉用户行为的语义特征。

• 候选集构建：

  candidates = [
      (
          poi,
          haversine_distance(
              self.poiInfos[poi]["latitude"], self.poiInfos[poi]["longitude"],
              self.poiInfos[mostrec]["latitude"], self.poiInfos[mostrec]["longitude"]
          ),
          self.poiInfos[poi]["category"]
      )
      for poi in candidateSet
  ]
  

  • 距离计算：通过 haversine_distance 函数计算用户当前位置与候选 POI 的地理距离。
  • 类别融合：将 POI 的类别信息加入候选集特征，供 LLM 进行语义推理。

• 排序候选 POI：

  candidates.sort(key=lambda x: x[1])
  

  • 按照地理距离对候选 POI 排序，突出附近位置的重要性。

优势：

• 有效结合了地理信息和语义特征，使得推荐更加精准。
• 避免了传统方法中对特征进行复杂建模的需求，直接通过提示实现多维度信息融合。

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3. 提高模型可解释性

论文中的理论描述：

• 提供推荐结果的同时生成解释，帮助用户理解推荐背后的原因。
• 推荐理由基于用户行为偏好（长期和近期）、地理信息（距离）和类别特征。

代码实现：

• 推荐结果和理由由 LLM 生成，保存在输出文件中：

  output = {
      "recommendation": prediction,
      "reason": "Generated explanation by the model based on user's behavior and POI features."
  }
  self.outputResponse(output, trajectory)
  

• 推荐理由明确指出 LLM 在生成结果时参考的关键因素。

优势：

• 增强了用户对推荐系统的信任感。
• 在 POI 推荐领域，解释性是用户接受系统结果的关键因素。

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综合解读

论文的理论创新点 在代码中得到了准确且完整的实现。通过以下结合实现了论文目标：

1. 提示生成：将用户偏好、地理距离和类别特征融合为自然语言提示，引导 LLM 推理。
2. 零样本推荐：直接调用预训练 LLM，无需额外训练或微调，降低了计算成本。
3. 多维度信息融合：提示设计中综合了用户行为、地理距离和类别特征，提升了推荐精度。
4. 推荐解释：推荐结果生成理由，增强了模型的可解释性。

代码读取数据的部分

在代码中，数据读取主要通过以下两个函数完成：readTrain 和 readTest。

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1. readTrain 函数

功能：

• 从训练数据文件中读取用户的长期签到记录（longs）和兴趣点（POI）的信息。

代码：

python


复制代码
def readTrain(filePath):
    longs = dict()  # 用于存储每个用户的长期签到记录
    pois = dict()   # 用于存储 POI 信息
    with open(filePath, 'r') as file:
        lines = file.readlines()  # 逐行读取文件内容
    for line in lines[1:]:  # 跳过第一行表头
        data = line.split(',')
        time, u, lati, longi, i, category = data[1], data[5], data[6], data[7], data[8], data[10]
        if i not in pois:
            pois[i] = {"latitude": lati, "longitude": longi, "category": category}  # 存储 POI 信息
        if u not in longs:
            longs[u] = list()
        longs[u].append((i, time))  # 存储用户签到记录（POI ID 和时间）
    return longs, pois

读取的数据：

• 文件格式：CSV 格式，字段以逗号分隔。
• 字段定义：
  • data[1]：签到时间。
  • data[5]：用户 ID。
  • data[6] 和 data[7]：签到 POI 的纬度和经度。
  • data[8]：POI ID。
  • data[10]：POI 类别。

输出数据结构：

• longs
  

  ：用户签到记录的字典，格式为：

  longs = {
      用户ID1: [(POI_ID1, 时间1), (POI_ID2, 时间2), ...],
      用户ID2: [(POI_ID3, 时间3), ...]
  }
  

• pois
  

  ：兴趣点信息的字典，格式为：

  python
  
  
  复制代码
  pois = {
      POI_ID1: {"latitude": 纬度, "longitude": 经度, "category": 类别},
      POI_ID2: {"latitude": 纬度, "longitude": 经度, "category": 类别},
      ...
  }
  

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2. readTest 函数

功能：

• 从测试数据文件中读取用户的近期签到记录（recents）、目标 POI 信息（targets）以及轨迹对应的用户映射关系（traj2u）。

代码：

def readTest(filePath):
    recents = dict()  # 存储每条轨迹的近期签到记录
    pois = dict()     # 存储 POI 信息
    targets = dict()  # 存储每条轨迹的目标 POI
    traj2u = dict()   # 存储轨迹与用户的对应关系
    with open(filePath, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
    for line in lines[1:]:
        data = line.split(',')
        time, trajectory, u, lati, longi, i, category = data[1], data[3], data[5], data[6], data[7], data[8], data[10]
        if i not in pois:
            pois[i] = {"latitude": lati, "longitude": longi, "category": category}  # POI 信息
        if trajectory not in traj2u:
            traj2u[trajectory] = u  # 轨迹对应的用户 ID
        if trajectory not in recents:
            recents[trajectory] = list()
            recents[trajectory].append((i, time))  # 近期签到记录
        else:
            if trajectory in targets:
                recents[trajectory].append(targets[trajectory])
            targets[trajectory] = (i, time)  # 目标 POI 信息
    return recents, pois, targets, traj2u

读取的数据：

• 文件格式：CSV 格式，字段以逗号分隔。

• 字段定义

  ：

  • data[1]：签到时间。
  • data[3]：轨迹 ID。
  • data[5]：用户 ID。
  • data[6] 和 data[7]：签到 POI 的纬度和经度。
  • data[8]：POI ID。
  • data[10]：POI 类别。

输出数据结构：

• recents
  

  ：每条轨迹的近期签到记录，格式为：

  recents = {
      轨迹ID1: [(POI_ID1, 时间1), (POI_ID2, 时间2), ...],
      轨迹ID2: [(POI_ID3, 时间3), ...]
  }
  

• pois：兴趣点信息的字典，与 readTrain 函数输出相同。

• targets
  

  ：每条轨迹的目标 POI，格式为：

  targets = {
      轨迹ID1: (目标_POI_ID1, 时间1),
      轨迹ID2: (目标_POI_ID2, 时间2),
      ...
  }
  

• traj2u
  

  ：轨迹到用户 ID 的映射，格式为：

  traj2u = {
      轨迹ID1: 用户ID1,
      轨迹ID2: 用户ID2,
      ...
  }
  

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3. 数据集读取入口

入口函数：getData

该函数通过调用上述两个读取函数，完成训练和测试数据的读取与整合。

def getData(datasetName):
    if datasetName == 'nyc':
        filePath = './data/nyc/{}_sample.csv'
    elif datasetName == 'tky':
        filePath = './data/tky/{}_sample.csv'
    else:
        raise NotImplementedError
    trainPath = filePath.format('train')
    testPath = filePath.format('test')

    longs, poiInfos = readTrain(trainPath)  # 读取训练数据
    recents, testPoi, targets, traj2u = readTest(testPath)  # 读取测试数据
    poiInfos.update(testPoi)  # 合并训练与测试中的 POI 信息

    targets = dict(list(targets.items())[:case_num])  # 限制处理的目标数

    return longs, recents, targets, poiInfos, traj2u

作用：

• 支持不同数据集（nyc 和 tky）的加载。
• 统一整合训练数据中的长期签到记录和测试数据中的近期签到记录、目标 POI 信息。

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数据格式总结

• 输入数据文件：CSV 文件，包含以下字段：
  • 签到时间（时间戳）
  • 用户 ID
  • 轨迹 ID（仅测试数据包含）
  • POI 的纬度和经度
  • POI ID
  • POI 类别
• 读取后数据结构：
  • longs：用户长期签到记录（训练数据）。
  • recents：轨迹近期签到记录（测试数据）。
  • pois：POI 的地理位置信息和类别。
  • targets：测试轨迹对应的目标 POI。
  • traj2u：轨迹与用户的对应关系。

通过这些结构化的数据，代码能够高效生成提示内容，并调用模型进行 POI 推荐。