近日，UIC理工科技学院计算机科学系人工智能专业2021级本科生吴宇谦和彭宇鸿撰写的论文 “MAS4POI: a Multi-Agents Collaboration System for Next POI Recommendation” ，在李树德博士的指导下，成功被数据挖掘和知识发现领域的2025 29th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2025) 收录为长文 (full paper) 并作口头报告 (Oral Presentation)。

下一步的兴趣地点（POI）推荐旨在基于用户的历史轨迹预测其下一个位置，但现有方法（如协同过滤和基于神经网络的模型）在处理动态数据和轨迹数据较少的情况下表现不佳。为此，本文提出了一种新颖的多智能体系统 MAS4POI，通过利用专门化的智能体提升推荐性能。该系统包含七个智能体：管理者(Manager)、数据智能体(Data Agent)、分析智能体(Analyst)、导航智能体(Navigator)、检索智能体(Searcher)、用户智能体(User Agent)和反思智能体(Reflector)。管理者负责监督所有智能体，并根据系统状态和资源可用性分配任务。用户智能体管理用户信息，数据智能体将用户兴趣地点(POI)数据转化为历史轨迹。分析智能体结合用户历史轨迹、行为及兴趣地点之间的地理关系，提供个性化推荐。反思智能体负责通过迭代评估和优化推荐结果，纠正不准确的输出。检索智能体访问外部数据源，响应用户需求。最后，导航智能体根据用户的最终目的地进行路线规划，并生成静态地图。实验结果表明，MAS4POI 在多个实际应用数据集上达到了最先进的性能水平。

论文审稿人认为该论文在研究内容和技术贡献上具有较高的创新性和质量，尤其是在下一步的兴趣点(POI)推荐领域的探索中表现出色。实验结果表明论文中所提出的方法在多个指标上显著优于基准方法（Baseline），同时能够较好地缓解冷启动问题，展现了其在实际应用中的潜力。这种多智能体协作的设计展现了显著的创新性，尤其在相关领域尚未被充分探索的背景下，具有重要的研究价值和实践意义。

研究项目人员合影（左起：彭宇鸿同学、李树德博士、吴宇谦同学）