이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자의 다음 방문지를 예측하는 새로운 접근법을 제안한다. 기존 연구는 방대한 사용자 체크인 데이터로부터 추천 모델을 구축하고 학습하는 방식을 사용했지만, 이 연구는 LLM의 일반화 능력을 활용하여 별도의 학습 없이 사용자의 다음 방문지를 예측한다.
구체적으로 이 연구는 다음과 같은 접근법을 취한다:
이러한 요소들을 LLM에 제공하고 지침을 주어 사용자의 다음 방문지를 예측하도록 한다. 실험 결과, LLM은 이러한 접근법을 통해 사용자의 다음 방문지를 정확하게 예측할 수 있음을 보여준다. 다만 LLM은 지리적 맥락 정보를 정확히 이해하지 못하고 후보 POI 순서에 민감한 것으로 나타나, 향후 인간의 이동 행태를 더 강건하게 추론할 수 있는 메커니즘 개발이 필요함을 시사한다.
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