ItiNera是一個由香港大學和麻省理工學院聯合研發的智能城市行程規劃系統。該系統利用大型語言模型（LLM）和空間優化技術，根據用戶的個性化需求，如浪漫酒吧、二次元景點等，一鍵生成個性化的Citywalk路線。ItiNera的核心由五大模塊組成：用戶興趣點數據庫構建、請求解析、偏好感知興趣點檢索、聚類感知空間優化和行程生成。通過對多個城市數據集的訓練，ItiNera能夠提供實時更新的興趣點和活動信息，從而確保行程的連貫性和符合用戶的喜好，優于傳統方法和直接使用LLM。

ItiNera是什么

ItiNera是一個先進的智能城市行程規劃工具，旨在幫助用戶根據個人需求和偏好快速生成專屬的城市游覽路線。無論是尋找最適合情侶的酒吧還是探索二次元文化中心，ItiNera都能通過智能算法為用戶提供最佳的行程選擇。

ItiNera的主要功能

• 個性化行程設計：依據用戶的特定需求，如活動類型或主題，自動生成個性化的Citywalk路線。
• 實時信息更新：ItiNera能夠提供最新的興趣點（POI）和熱門活動信息，確保行程的及時性和相關性。
• 空間優化技術：通過空間優化算法，確保生成的行程在地理上高效合理，避免不必要的繞行。
• 多樣化需求響應：靈活處理復雜的用戶需求，包括個性化偏好和特定條件。
• 結構化請求處理：利用請求解析模塊將用戶的自然語言請求轉化為結構化數據，以便更精確地理解和實現。

ItiNera的技術原理

• 用戶請求解析：利用大型語言模型的自然語言處理能力，將用戶的請求拆解為多個子請求，分類為正面（期望）和負面（不希望）要求。
• 用戶興趣點數據庫構建：從社交平臺中自動收集和構建用戶的興趣點數據庫，提取并整合旅游相關信息。
• 興趣點檢索：根據用戶的偏好編碼請求，檢索與之最相關的興趣點，并通過相似度分數進行排序。
• 空間優化：通過分層旅行商問題解決方案，計算興趣點的空間聚類，并選擇與地理位置相近的候選興趣點。
• 行程生成：結合空間優化模塊選擇的候選興趣點，生成符合用戶要求且空間合理的旅行路線和相關描述。
• 評估與反饋：設定多種評估指標，評估生成的行程質量，并根據用戶反饋不斷優化系統。
• 在線部署與用戶反饋：ItiNera已集成于TuTu在線旅行服務中，收集用戶反饋以提升系統性能和用戶體驗。

ItiNera的項目地址

• 技術論文：https://arxiv.org/pdf/2402.07204

ItiNera的應用場景

• 個人旅游規劃：根據個人興趣和偏好生成定制的旅游路線，如文化探訪、美食體驗、購物之旅等。
• 城市漫步：為游客提供動態生成的行程，以便在城市中探索街道和歷史遺跡。
• 短途旅行：為時間有限的游客規劃高效、緊湊的城市旅行行程。
• 特定興趣旅行：滿足特定主題的旅行需求，如藝術展、音樂節等活動。
• 節日和特別活動規劃：在特定節日或活動期間提供定制的行程設計，如春節廟會、圣誕市場等。
• 無障礙旅行：為有特殊需求的游客提供適合無障礙設施的行程規劃。

常見問題

• Q：ItiNera如何生成個性化的行程？
  A：ItiNera通過解析用戶的自然語言請求，理解其需求，并結合用戶興趣點數據庫和空間優化技術生成個性化行程。
• Q：系統能否實時更新信息？
  A：是的，ItiNera能夠實時更新興趣點和活動信息，確保行程的時效性。
• Q：如何保證行程的合理性？
  A：ItiNera使用空間優化算法，確保生成的行程在地理上合理，避免不必要的繞路。