Avanzando le Raccomandazioni Basate sulla Posizione con i Modelli di Linguaggio

La raccomandazione del prossimo punto di interesse (POI) è un compito importante per le Reti Sociali Basate sulla Posizione (LBSN). Questo compito implica prevedere dove si dirigerà un utente successivamente in base ai dati delle sue visite passate. I dati LBSN sono ricchi di contesto, inclusi tempo, tipo di luogo e coordinate di posizione, che possono migliorare le raccomandazioni. Tuttavia, ci sono delle sfide nell'utilizzare efficacemente questo contesto. I metodi tradizionali spesso riducono questi dati a numeri, perdendo informazioni importanti. Il nostro lavoro esplora come usare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per affrontare queste sfide e migliorare le raccomandazioni sfruttando questi dati contestuali.

#Il Problema

Nelle LBSN, gli utenti spesso hanno comportamenti vari e complessi che implicano la visita di posti diversi in base a molti fattori. Ad esempio, uno studente potrebbe visitare frequentemente edifici universitari durante l'orario scolastico, ma comportarsi diversamente durante le pause. I metodi esistenti di solito faticano con le brevi storie di visita e i nuovi utenti, rendendo difficile fare previsioni accurate. Non riescono a catturare il ricco contesto presente nei dati LBSN, che può fornire preziose informazioni sul comportamento degli utenti.

#Il Nostro Approccio

Proponiamo un nuovo framework che utilizza LLM pre-addestrati per gestire meglio il ricco contesto nei dati LBSN. Il nostro metodo permette di preservare il formato originale di questi dati, il che significa che possiamo utilizzare tutte le informazioni contestuali senza perdere il loro significato. Includendo conoscenze di buon senso, possiamo comprendere meglio il contesto, permettendo previsioni più accurate.

#Promozione della Traiettoria

Il nostro framework trasforma il compito di raccomandare il prossimo POI in un formato di domanda e risposta. Prendiamo i record di check-in degli utenti e li convertiamo in prompt che possono essere elaborati dagli LLM. Questi prompt includono informazioni sulla traiettoria attuale, visite storiche, istruzioni e il POI target. Questa struttura consente al modello di utilizzare i dati nel loro formato originale senza ridurli a numeri.

#Similarità Chiave-Query

Per rendere le raccomandazioni più efficaci, introduciamo un metodo chiamato similarità chiave-query. Questo metodo consente al modello di confrontare le traiettorie attuali con quelle storiche, anche quelle di utenti diversi. In questo modo, il nostro framework può trovare schemi di visita simili e sfruttarli per migliorare le previsioni, specialmente per i nuovi utenti.

#Integrazione della Conoscenza di Buon Senso

L'LLM che utilizziamo è stato pre-addestrato su un grande set di dati che include conoscenze di buon senso. Questo gli consente di comprendere il significato intrinseco delle informazioni contestuali nei dati LBSN. Integrando queste conoscenze, il nostro modello può interpretare meglio i dati e fare previsioni più informate.

#Esperimenti e Risultati

Per testare il nostro framework, abbiamo condotto esperimenti su tre dataset LBSN reali: Foursquare a New York City, Foursquare a Tokyo e Gowalla in California. Abbiamo elaborato attentamente i dati, escludendo record con poche visite e ordinandoli cronologicamente. Per i nostri test, abbiamo ottimizzato il nostro modello per prevedere il prossimo POI e lo abbiamo confrontato con diversi modelli di riferimento.

#Confronto delle Prestazioni

Il nostro modello ha superato significativamente i metodi tradizionali in tutti e tre i dataset. Ad esempio, a New York City, abbiamo registrato un miglioramento del 23,3% in accuratezza rispetto al miglior modello esistente. L'integrazione di informazioni storiche e collaborative ci ha permesso di affrontare sfide come il Problema del cold-start per i nuovi utenti.

#Problema del Cold-Start

Uno dei problemi chiave nei sistemi di raccomandazione è il problema del cold-start, che si verifica quando non ci sono dati storici sufficienti per fare previsioni accurate per i nuovi utenti. Il nostro metodo ha affrontato efficacemente questo problema utilizzando la similarità chiave-query, che aiuta a raccogliere informazioni dai dati di altri utenti. I nostri esperimenti hanno mostrato che il nostro modello ha performato meglio per utenti inattivi rispetto ai benchmark, indicando che il nostro approccio sfrutta efficacemente informazioni di utenti diversi.

#Analisi delle Lunghezze delle Traiettorie

Oltre a esaminare il problema del cold-start, abbiamo analizzato come le diverse lunghezze delle traiettorie influenzano le nostre raccomandazioni. Le traiettorie brevi tendono ad avere informazioni minime, rendendole più difficili da analizzare. Attraverso il nostro metodo, abbiamo scoperto di aver ottenuto miglioramenti significativi per le traiettorie brevi a New York City. Tuttavia, questa performance variava in altri dataset. In generale, il nostro approccio rimane efficace su diverse lunghezze di traiettoria.

#Importanza dei Dati Storici

Abbiamo anche esplorato come il numero di record di check-in storici utilizzati influenzi l'efficacia del nostro modello. I nostri risultati indicano che non esiste un approccio universale; il numero ottimale di visite storiche varia a seconda del dataset. A New York City, meno record storici hanno dato i risultati migliori, mentre a Tokyo, più record hanno contribuito positivamente alle previsioni.

#Generalizzazione ai Dati Non Visti

Una caratteristica notevole del nostro modello è la sua capacità di generalizzare bene ai dati non visti. Ottimizzando il modello su un dataset e valutandolo su altri, abbiamo scoperto che manteneva prestazioni competitive. Questo suggerisce che possiamo applicare le nostre raccomandazioni in diversi contesti senza dover riaddestrare, il che fa risparmiare tempo e risorse.

#Ruolo delle Informazioni Contestuali

La forza unica del nostro framework risiede nella sua capacità di utilizzare le informazioni contestuali in modo efficace. Abbiamo testato di nuovo il modello oscurando i dati contestuali. I risultati hanno mostrato un calo delle prestazioni, evidenziando l'importanza di comprendere il contesto per fare raccomandazioni accurate. In generale, l'integrazione di conoscenze di buon senso e consapevolezza contestuale migliora significativamente la nostra capacità di prevedere il comportamento degli utenti.

#Conclusione

In conclusione, abbiamo presentato un framework che sfrutta modelli linguistici di grandi dimensioni per il compito di raccomandazione del prossimo POI. Trasformando il compito in un modello di domanda e risposta e integrando conoscenze di buon senso, possiamo sfruttare meglio le ricche informazioni contestuali disponibili nei dati LBSN. I nostri esperimenti approfonditi dimostrano l'efficacia del nostro metodo rispetto ai modelli esistenti, affrontando in particolare sfide come il problema del cold-start e le lunghezze variabili delle traiettorie degli utenti. I lavori futuri mireranno a perfezionare ulteriormente il modello, migliorarne l'efficienza e potenzialmente espanderne l'applicabilità a scenari più ampi nei sistemi di raccomandazione.