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Causal Mob: Causal Human Mobility Prediction of Public Events Based on Large Language Model-Derived Human Intent
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出因果Mob模型，利用大语言模型从新闻中提取人类意图，显著提升了传统人类流动预测模型在非周期性事件中的准确性。
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关键要点
- 本研究提出因果Mob模型，解决传统人类流动预测模型在非周期性公共事件中的不足。
- 因果Mob模型利用大语言模型从新闻中提取人类意图，并转化为因果特征。
- 该模型显著提高了人类流动性预测的准确性。
- 实证结果显示因果Mob模型优于现有的预测模型。
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