TrajLM：基于可迁移移动模式提取的稀疏道路网络统一轨迹学习方法

《Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies》：TrajLM: Transferable Mobility Pattern Distillation for Unified Trajectory Learning in Sparse Road Networks

　　

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摘要

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时空轨迹数据挖掘在理解和预测物体在空间和时间上的运动方面起着关键作用，它影响着许多基于位置的应用，如城市交通优化、人类活动分析以及自动驾驶车辆导航。虽然传统方法能够有效捕捉局部轨迹模式，但由于其难以融入全局上下文语义，因此在准确表示各种交通场景方面存在不足。近年来，大型语言模型在从大量数据中捕捉语义关系方面展现出巨大潜力；然而，由于地理覆盖不均，这些模型在处理只有少量轨迹经过的稀疏区域时，难以发挥其强大的语义学习能力。为弥补这一缺陷，我们提出了TrajLM，这是一种新型模型，可通过大型语言模型提炼出稀疏道路网络中的可迁移移动模式，从而实现统一的轨迹表示。我们的方法促进了密集轨迹区域与稀疏轨迹区域之间的深度协作，通过相互知识传递来克服稀疏性问题并提升语义表示能力。此外，通过纳入时空动态因素，我们的模型使大型语言模型能够学习随时间变化的运动表现形式，进而提高对移动性的理解能力。大量实验表明，我们的模型在三项下游任务中的表现显著优于现有最先进模型，平均提升幅度达29.51%。实现细节和代码可在https://anonymous.4open.science/r/TrajLM-6343获取。

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