本文档属于类型a（单篇原创研究论文），以下是针对该研究的学术报告：

基于GPT架构的零售店铺顾客轨迹与购买行为生成方法研究

一、作者与发表信息
本研究由日本综合研究大学院大学（SOKENDAI）的Taizo Horikomi与东京国立情报学研究所（NII）的Takayuki Mizuno合作完成，发表于《The European Physical Journal B》2024年97卷144期（2024年9月26日在线发表）。研究聚焦统计与非线性物理领域，提出了一种基于Transformer架构的零售店铺内顾客轨迹与购买行为同步生成方法。

二、学术背景与研究目标
理解顾客在室内的行为模式对零售业优化布局、提升盈利至关重要。传统方法分为三类：
1. 物理模型（如Wang等人的马尔可夫模型）难以生成真实数据；
2. 基于代理的模拟（如Terano的ABISS方法）依赖已知行为，无法捕捉未知模式；
3. 机器学习方法（如RNN、LSTM）受限于短期记忆，难以生成完整轨迹。

本研究目标为：
- 将Mizuno等人提出的户外轨迹生成GPT模型迁移至零售场景；
- 首次实现轨迹与购买行为的同步生成；
- 探索预训练模型跨店铺微调的可行性，降低数据采集成本。

三、研究流程与方法
1. 数据准备
- 数据来源：日本连锁药店Tsuruha Holdings提供的2021年两家店铺（A店900㎡，B店500㎡）数据，包括：
- 顾客轨迹数据（Quuppa系统采集，精度50cm/5秒）；
- 店铺布局图（A店61个区域，B店41个区域）；
- 零售扫描数据（商品销售记录）。
- 数据匹配：通过收银时间戳关联轨迹与购买行为。

1. 预训练模型构建（基于A店数据）

   • 位置信息文本化：
     将30m×30m店铺划分为6层网格（最终50cm×50cm），每层用字母编码（如”agkpqw”表示绝对+相对坐标）。
     
   • 购买行为建模：
     
     • 使用DBSCAN聚类（ε=2.5m）识别停留区域（如货架前）；
       
     • 结合布局图与扫描数据，确定商品所在区域；
       
     • 若聚类点位于商品区域，则标记为购买行为（图1e）。
       
   • 文本生成与训练：
     
     • 将轨迹与购买数量编码为文本（如”agkpqw.2”表示该位置购买2件商品）；
       
     • 使用Byte-level BPE分词（词汇量50,000），训练GPT-2 Small架构（1亿参数，10轮次，学习率3e-4）。

2. 跨店铺微调（基于B店数据）

   • 沿用A店的编码方法处理B店数据；
     
   • 比较不同训练数据量（8~20,000条）下的微调效果，仅需3轮次训练。

四、主要结果
1. 轨迹生成准确性
- 生成的轨迹热图与实际数据高度吻合（图3），JS散度仅0.00973；
- 对比LSTM模型（图4），避免了穿越货架或越界等不合理路径。

1. 购买行为预测

   • 各区域购买数量分布与实际数据一致（图5），JS散度0.0100；
     
   • 优于SVM模型（JS散度0.0931），后者在部分区域偏差显著（图6）。

2. 微调效果

   • 预训练模型微调后，仅需1%数据（约100条）即可达到与全数据训练相当的损失值（图7）；
     
   • 训练数据量从2048条增至16384条时，JS散度从0.0374降至0.0161（图8）。

五、结论与价值
1. 科学价值
- 首次将Transformer应用于室内轨迹与购买行为的联合生成；
- 验证了预训练模型跨场景迁移的可行性，为人类行为动力学研究提供新工具。

1. 应用价值
   
   • 帮助零售商优化布局与库存管理；
     
   • 大幅降低数据采集成本（微调数据需求减少99%）。

六、研究亮点
1. 方法创新：
- 提出分层网格编码方法，适配室内小尺度空间；
- 结合DBSCAN聚类与商品区域映射，精准定位购买行为。
2. 技术突破：
- 实现长序列轨迹与离散购买行为的端到端生成；
- 首次证明GPT架构在零售行为模拟中的优越性。

七、未来方向
作者计划引入顾客属性（性别、年龄）、环境信息（天气、人流）作为特殊标记，进一步提升生成精度；探索基于多模态输入的轨迹生成（如虚拟布局图像）。

（注：全文约1500字，完整覆盖研究背景、方法、结果与创新点，符合学术报告要求。）