大小模型协同优化的兴趣点轨迹预测框架

魏蕴田,金苍宏,费峥东,郑铜亚,王晓亮,宋明黎

Collaborative optimization framework of large and small model for POI trajectory prediction

Yuntian WEI,Canghong JIN,Zhengdong FEI,Tongya ZHENG,Xiaoliang WANG,Mingli SONG

表 3 3个真实数据集上的位置预测结果

Tab.3 Location prediction result on three real data sets

方法 TKY NYC CA Acc@1 Acc@5 MRR Acc@1 Acc@5 MRR Acc@1 Acc@5 MRR FPMC 0.1668 0.3852 0.2696 0.1231 0.1512 0.1136 0.0383 0.0702 0.0911 DeepMove 0.2386 0.4184 0.3660 0.1255 0.1580 0.1324 0.0625 0.1304 0.0982 LSTPM 0.2150 0.4650 0.3309 0.1188 0.1671 0.1301 0.0773 0.2015 0.1461 STAN 0.1963 0.3798 0.2852 0.1296 0.1991 0.1328 0.0891 0.2096 0.1869 Flashback 0.2058 0.4932 0.3530 0.1356 0.1939 0.1430 0.0946 0.2195 0.1963 Graph-Flashback 0.2222 0.4969 0.3541 0.1434 0.2312 0.1541 0.1319 0.2979 0.2169 GETNext 0.2154 0.4994 0.3453 0.1371 0.2294 0.1553 0.1301 0.2852 0.2103 STHGCN 0.2950 0.5187 0.3913 0.1905 0.2478 0.1653 0.1530 0.3329 0.2158 ROTAN 0.2308 0.4567 0.3358 0.3094 0.5255 0.4071 0.1965 0.3286 0.2608 LLM4POI 0.3035 — — 0.3372 — — 0.2065 — — LLM-RFA(Deepseek-R1) 0.3166 0.5187 0.4562 0.3259 0.5255 0.6239 0.3285 0.3329 0.5138 LLM-RFA(Qwen) 0.3050 0.5187 0.4316 0.2835 0.5255 0.5293 0.2900 0.3329 0.4550 LLM-RFA(Gpt-4o) 0.2800 0.5187 0.3245 0.3162 0.5255 0.4281 0.3125 0.3329 0.4448 LLM-RFA(Gpt-4) 0.2381 0.5187 0.3125 0.2222 0.5255 0.3931 0.2692 0.3329 0.3733