港大与MIT联手打造AI城市行程规划系统 ItiNera：个性化定制，一键生成Citywalk路线
香港–(2024年4月25日)— 香港大学与麻省理工学院（MIT）联合开发的智能城市行程规划系统ItiNera正式发布，该系统利用大型语言模型（LLM）和空间优化技术，根据用户的个性化需求，如情侣酒吧、二次元圣地等，一键生成Citywalk路线。
ItiNera系统包含五大模块：用户兴趣点数据库构建、请求解析、偏好感知兴趣点检索、聚类感知空间优化和行程生成。系统在多个城市数据集上进行训练，能够提供实时更新的POI和活动信息，确保行程空间连贯且符合用户喜好，表现优于传统方法和直接使用LLM。
ItiNera的主要功能包括：
- 个性化行程规划：根据用户输入的个性化需求，如特定地点、活动类型或主题，生成Citywalk路线。
- 实时动态信息：系统能够实时更新兴趣点（POI）和当前热门活动，确保行程的时效性。
- 空间智能优化：结合空间优化算法，确保生成的路线在地理空间上合理高效，避免绕路。
- 多样用户需求应对：灵活处理复杂和多样的用户需求，包括个性化偏好和特定条件。
- 结构化数据处理：通过请求解析模块，将用户的自然语言请求转换为结构化数据，以便更准确地理解和执行。
ItiNera的技术原理：
ItiNera系统利用大型语言模型（LLM）的自然语言处理能力，将用户的自然语言请求分解为多个独立的子请求，并根据用户的正负偏好进行分类和细分。系统还从社交媒体平台上的旅游内容中自动收集和构建用户兴趣点（POI）数据库，并使用嵌入模型根据用户的正负偏好编码请求，检索与正面偏好最相关的POIs。
系统通过分层旅行商问题（TSP）来解决空间聚类和候选POIs的选择，结合空间优化模块选择的有序候选POI集合和多种约束，使用LLM生成既符合用户请求又空间合理的旅行路线及相关描述。
ItiNera的应用场景：
ItiNera系统可应用于多种场景，包括：
- 个人旅游规划：为用户提供根据个人兴趣和偏好定制的旅游路线，如历史文化之旅、美食探索、购物路线等。
- 城市漫步：为漫步城市、探索城市街道和历史遗迹的游客提供动态生成的行程。
- 短途旅行：为时间有限的游客提供高效、紧凑的城市短途旅行规划。
- 特殊兴趣旅行：满足特定主题或兴趣的旅行需求，如艺术展览、音乐节、体育赛事等。
- 事件和节日规划：在特殊事件或节日期间，为用户提供定制的行程，如春节庙会、圣诞节市场等。
- 无障碍旅行：为有特殊需求的游客（如老年人、残疾人）提供考虑无障碍设施的行程规划。
ItiNera的未来展望：
ItiNera系统目前已部署为TuTu在线旅行服务的核心算法，并收集用户反馈以优化系统性能和用户体验。未来，ItiNera将继续开发和完善，以提供更智能、更个性化的城市行程规划服务，为用户带来更便捷、更愉快的旅行体验。
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