提出SeMoFlow跨城市人类移动生成框架

2026年10月28日，研究者Zhoufu Wang等人在arXiv发布论文，提出名为SeMoFlow的语义流动匹配框架。该框架旨在解决城市间人类移动轨迹生成的问题。 SeMoFlow的核心机制是通过层级化语义ID，将不同城市的兴趣点编码至共享表示空间。此外，框架采用了“规划-综合”的生成范式，以支持更精准的移动轨迹构建。 在大规模多城市数据集的实验中，SeMoFlow展现出优于现有基线模型的轨迹保真度。该框架支持跨城市迁移与联合生成任务，相关代码已公开，便于后续研究复现。

AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。