一种基于大型语言模型的用户移动行为预测方法和装置

本发明公开了一种基于大型语言模型的用户移动行为预测方法和装置。该方法利用LLM强大的上下文理解能力，通过整合多源异构数据(如时空信息、用户偏好等)，对城市居民的行为模式进行深入分析，进而实现更精准的移动轨迹预测。此外，本方法还引入了一个轻量级纠错模型来识别并纠正潜在错误，从而进一步提升了预测的准确性。这种方法不仅克服了传统模型在特征刻画和意图识别方面的局限性，而且无需针对特定数据集进行微调，大大提高了资源利用率和模型的泛化能力。实验结果表明，在多个公开数据集上，本专利提出的方法均取得了显著的性能提升，为城市治理提供了强有力的技术支持。