速報 新世代生成式框架：大規模合成具標註的異常人類軌跡資料 研究人類軌跡異常對空間資料探勘至關重要，但缺乏帶標註的真實異常資料。原因在於異常事件本身稀有，加上取得大規模移動資料成本高且受隱私法規限制。為解決此困境，研究團隊提出端對端生成式框架，利用大型語言模型（LLM）在模擬基線軌跡上注入語意豐富的異常行為，例如不尋常的打卡或跳過例行拜訪，並以地圖限制的路徑重建確保空間合理性。
