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研究概述

作者 Hao Xue （University of New South Wales, Sydney, Australia）、Bhanu Prakash Voutharoja （University of Wollongong 和 University of New South Wales, NSW, Australia）、Flora D. Salim （University of New South Wales, Sydney, Australia） 共同完成了这项研究，并在 The 30th International Conference on Advances in Geographic Information Systems (SIGSPATIAL ‘22) 上发表。文章的标题为“Leveraging Language Foundation Models for Human Mobility Forecasting”，研究发表于2022年。

研究背景

本研究集中于时空数据预测领域，以人类移动性预测（human mobility forecasting）作为关键应用场景。在当前深度学习驱动的时空预测任务中，传统方法主要采用数值范式（numerical paradigm），即将历史移动性数据作为数值序列进行处理，然后输出未来预测的数值。这种方式虽然行之有效，但存在以下不足： 1. 难以整合自然语言处理系统（如虚拟助手Alexa和Siri）中的语言理解能力。 2. 很少考虑上下文语义信息及数据的时序-语义关联。 3. 当前尚无直接利用大规模预训练语言模型（language foundation models）来处理时间序列预测问题的研究。

语言大模型（如BERT和GPT-2）的出现为自然语言生成、自监督学习以及许多其他领域带来了革命性突破。然而，这些模型的优势主要集中在自然语言处理（NLP）领域，很少直接应用于时空预测任务。因此，本研究的主要目标是探索如何将现有的预训练语言模型直接应用于人类移动性预测这种时间序列数据分析任务，并试图通过这种新方法提供新的研究方向。

实验方法及设计流程

研究问题与目标

研究的核心目标如下： 1. 探索现有预训练语言模型在时序数据预测场景的可能性。 2. 提出一种利用语言模型结合多任务学习（multi-task learning）的新方法，称为 AuxMobLcast，通过引入辅助任务（auxiliary task）提升模型的预测能力。 3. 评估多种预训练语言模型在利用”mobility prompts”（移动性提示）处理人类移动性数据方面的性能表现。

整体研究框架

本研究采用了一个新颖的管道方法，包括以下步骤： 1. 数据处理与转换
时间序列数据被转换为自然语言的输入格式，称之为“mobility prompts”。示例： - 原始数值序列：过去15天某地点每天的客流量为 [11, 11, 10, 12, ...]。 - 转换后的自然语言输入格式：“从2020年6月17日到2020年7月1日，每天的访客人数分别为11、10、12、...”。 提示模板根据不同需求有三种分类（Prompt A, B, C），其中C型提示结合了辅助分类任务。

1. 模型选择与多任务设计
   提出新的预测框架 AuxMobLcast，采用了 encoder-decoder（编码器-解码器）架构 。具体为：

   • 编码器用于提取输入语言序列的语义和时序信息，所选语言模型包括 BERT、RoBERTa 和 XLNet。
   • 解码器采用 GPT-2，负责生成未来预测的自然语言输出。
   • 辅助任务：在编码器中，通过[CLS]符号嵌入提取全局特性，用作兴趣点（POI，Point of Interest）类别的分类任务（如餐厅、酒店等分类）。

2. 实验数据来源与处理
   本研究利用 SafeGraph 提供的真实世界移动性数据集，包含三个代表性城市（New York City, Dallas, Miami）的每日访问记录，每个城市分别有479个、1374个和1007个兴趣点，以及多种类别（如邮局和餐厅）。数据已经过匿名化处理以保证隐私性。实验中将数据划分为训练集（70%）、验证集（10%）、测试集（20%）。

3. 训练配置与评估指标

   • 训练过程中采用迁移学习（Transfer Learning）框架，通过HuggingFace API加载现成语言模型权重后进行微调。
   • 优化器：Adam，初始学习率设置为5×10⁻⁵。
   • 评估指标：均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），用于量化预测结果的准确性。

实验结果与分析

语言模型的预测表现

研究通过各主流数值范式方法（如GRU、Transformer）和语言模型的实验性能对比，得出了以下结论： 1. 在标准条件下，采用BERT作为编码器的 AuxMobLcast 框架达到了最好预测效果，优于Transformer等基于数值的预测方法。 2. 引入辅助兴趣点分类任务后，AuxMobLcast 在多个实验设置下展示了性能提升，尤其是通过对类别特性的学习增强了模型对未来流量预测的能力。 3. 包含时间信息（如日期和星期）的提示输入（Prompt C）优于仅包含数值信息的提示输入，证明了时间上下文对预测性能的重要帮助。

与传统方法的对比

• 数值范式的最佳模型，如Informer，通过引入时间嵌入提升了性能。但即便如此，BERT驱动的语言模型依然在两个数据集上达到了更低的误差值。
• 研究表明，Transformer 的序列建模能力可以通过语言提示与语言大模型更好地释放。

零样本（Zero-Shot Learning）场景

实验在跨数据集测试中分析了模型的泛化性能： - 在零样本设置下，AuxMobLcast 在一部分条件下实现了较好的迁移性能，展现了语言模型在处理序列任务时的潜力。

研究结论与意义

本研究首次探索了通过预训练语言模型（如BERT）结合自然语言提示（Prompt）进行时间序列预测的可能性，证明了这种方法的有效性。主要结论如下： 1. 语言模型通过捕捉数值与语境信息间的复杂关系，有效提升了预测性能。 2. 与传统方法相比，语言模型的迁移学习能力为时空预测领域提供了新的研究方向。 3. 引入辅助任务的多任务学习设计进一步增强了模型表现，为多目标任务研究提供了借鉴。

本研究的方法为未来在包括天气预测、需求预测等广泛领域应用语言模型提供了启发，同时也可能推动虚拟助手系统（如Siri、Cortana）中新增时空预测功能的实现。

主要亮点

1. 方法创新
   提出了通过语言提示将时间序列转化为语言序列的全新框架，为语言模型开辟了时空数据分析的新应用领域。

2. 模型适配
   能够直接利用现有的高效预训练权重（如BERT和GPT-2），减少了模型训练的计算成本。

3. 研究展望
   提供了一种更通用的方法，可能未来适用于多种类型的时间序列数据预测。

未来研究方向

1. 探索更通用的提示生成方法，自动适配不同时间序列数据类型。
2. 调查语言模型在多变量时间序列预测中的潜在应用。
3. 模型进一步优化及更复杂辅助任务的设计，提高预测精度与泛化能力。