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大型语言模型作为人类移动预测器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了利用大型语言模型（LLM）进行人类移动性预测的潜力。通过引入LLM-Mob方法，研究提出了历史停留和上下文停留的概念，捕捉人类移动性中的长期和短期依赖，并通过使用预测目标的时间信息实现时间感知预测。全面评估结果表明，LLM-Mob在提供准确可解释预测方面表现出色，突显了LLM在推进人类移动性预测技术上的未开发潜力。
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关键要点
- 本文探讨了大型语言模型（LLM）在预测人类移动性方面的潜力。
- 研究提出了LLM-Mob方法，包含历史停留和上下文停留的概念。
- 该方法旨在捕捉人类移动性中的长期和短期依赖。
- 通过使用预测目标的时间信息，实现了时间感知预测。
- 评估结果显示，LLM-Mob在提供准确且可解释的预测方面表现优异。
- 研究突显了LLM在推动人类移动性预测技术方面的未开发潜力。
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