近日，烟台大学计算机与控制工程学院于自强教授团队的最新研究成果被数据科学领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》(TKDE)录用，论文题目为“Flexible Keyword-Aware Top-k Route Search”。该期刊是IEEE旗下数据科学与人工智能领域的顶级国际期刊，主要聚焦于知识工程、数据工程、大数据智能分析与AI算法方法等方向的前沿研究。TKDE作为CCF推荐A类期刊，中科院1区TOP期刊，在数据科学和人工智能领域具有极高的学术声誉。

  图1 大模型环境下支持复杂约束的路线规划算法架构图

 随着大型语言模型的兴起，用户出行时，希望只输入感兴趣地点（POI）关键词，大模型就能给出到达指定地点的合理路线，克服传统地图手动搜索的不便。然而，由于现实道路网络中每个关键词对应大量潜在POI，导致候选路线数量激增，大模型难以快速准确生成满足用户需求的最优路线。针对该问题，于自强教授团队提出一种融合大语言模型的支持复杂约束的路线规划算法，只需用户输入关键词，即可实时返回k条最佳路线。相比于传统方法，该算法在进行路线规划时能够同时支持灵活的 POI 访问顺序、弹性出行预算和个性化 POI 评分等多种用户偏好。

 该研究成果以烟台大学为第一单位，于自强为第一作者。团队在该方向上已形成系列研究成果，一年来，烟台大学为第一单位，于自强为第一作者已发表3篇TKDE期刊论文。研究工作获得国家自然科学基金、CCF-华为胡杨林基金、山东省自然科学基金的支持。

 来稿时间：9月9日  审核：刘俞斌   责任编辑：刘运正