ITINERA: Integrating Spatial Optimization with Large Language Models for Open-domain Urban Itinerary Planning

要約

最近人気の都市旅行形式であるシティウォークでは、従来の旅程計画と比較して、真のパーソナライズときめ細かいリクエストの理解が必要です。
この論文では、自然言語によるユーザーのリクエストからパーソナライズされた都市旅程を生成する、オープンドメイン都市旅程計画 (OUIP) という新しいタスクを紹介します。
次に、空間最適化と大規模な言語モデルを統合し、ユーザーのニーズに基づいてカスタマイズされた都市の旅程を提供する OUIP システムである ITINERA を紹介します。
これには、ユーザー リクエストの分解、興味のある地点 (POI) の候補の選択、クラスター対応の空間最適化に基づいた POI の順序付け、および旅程の生成が含まれます。
現実世界のデータセットと展開されたシステムのパフォーマンスに関する実験により、現在のソリューションと比較して、パーソナライズされた空間的に一貫した旅程を提供する当社のシステムの能力が実証されました。

要約(オリジナル)

Citywalk, a recently popular form of urban travel, requires genuine personalization and understanding of fine-grained requests compared to traditional itinerary planning. In this paper, we introduce the novel task of Open-domain Urban Itinerary Planning (OUIP), which generates personalized urban itineraries from user requests in natural language. We then present ITINERA, an OUIP system that integrates spatial optimization with large language models to provide customized urban itineraries based on user needs. This involves decomposing user requests, selecting candidate points of interest (POIs), ordering the POIs based on cluster-aware spatial optimization, and generating the itinerary. Experiments on real-world datasets and the performance of the deployed system demonstrate our system’s capacity to deliver personalized and spatially coherent itineraries compared to current solutions.

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