计算机大数据毕业设计知识图谱(neo4j)+大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的旅游推荐系统旅游可视化大数据毕设(源码+LW+教程+讲解）

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于 2025-07-29 09:55:36 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签：大数据课程设计知识图谱 python 深度学习语言模型毕业设计

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介绍资料

以下是一篇关于《知识图谱(Neo4j)+大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的旅游推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：知识图谱(Neo4j)+大语言模型(LLM)的图检索增强(GraphRAG)的旅游推荐系统

一、研究背景与意义

背景
- 旅游行业数字化转型：随着在线旅游平台（OTA）的普及，用户对个性化、精准化旅游推荐的需求日益增长。
- 传统推荐系统的局限性：基于协同过滤或内容过滤的推荐方法难以处理复杂语义关系（如景点文化背景、用户隐性偏好）和长尾需求。
- 知识图谱与大语言模型的融合趋势：知识图谱（如Neo4j）可结构化存储旅游领域的实体关系（景点、酒店、交通等），而大语言模型（LLM）擅长理解用户自然语言需求并生成解释性推荐。
- GraphRAG的兴起：图检索增强生成（Graph Retrieval-Augmented Generation）结合图数据库的关联查询能力与LLM的生成能力，可提升推荐系统的可解释性和多跳推理能力。
研究意义
- 理论意义：探索知识图谱与LLM的协同机制，丰富图-文本混合推理在推荐系统中的应用理论。
- 实践意义：构建一个可解释、动态更新的旅游推荐系统，解决传统方法中冷启动、数据稀疏和语义理解不足的问题，提升用户体验和平台转化率。

二、国内外研究现状

知识图谱在旅游推荐中的应用
- 研究集中于基于图嵌入（如TransE、R-GCN）的景点相似度计算（如[Wang et al., 2020]）。
- 现有系统（如TripAdvisor、携程）多采用知识图谱辅助规则推荐，缺乏动态语义理解能力。
大语言模型在推荐系统的应用
- LLM通过提示工程（Prompt Engineering）实现零样本推荐（如[Gao et al., 2023]），但存在幻觉（Hallucination）和领域知识不足问题。
- 结合知识图谱的混合方法（如KG-LLM）逐渐成为热点，但尚未形成标准化框架。
GraphRAG技术进展
- 微软提出的GraphRAG架构（[Lewis et al., 2023]）通过图数据库检索增强LLM的上下文，显著提升问答准确性，但在旅游场景的适配性研究较少。
现有不足
- 缺乏针对旅游领域的端到端GraphRAG推荐框架；
- 图数据与LLM的交互效率、多模态数据融合（如图片、评论）尚未充分探索。

三、研究目标与内容

研究目标
- 构建基于Neo4j+LLM的GraphRAG旅游推荐系统，实现：
  - 用户自然语言需求的精准解析；
  - 知识图谱多跳推理与动态路径推荐；
  - 生成可解释的推荐结果（如“推荐该景点因其历史背景与您偏好的文化主题匹配”）。
研究内容
- 知识图谱构建：
  - 设计旅游领域本体（Ontology），涵盖景点、酒店、交通、用户偏好等实体；
  - 基于公开数据集（如DBpedia、CTrip）和爬虫数据构建Neo4j图数据库。
- GraphRAG模型设计：
  - 提出图检索模块：通过Cypher查询实现多跳关系抽取（如“用户偏好→文化主题→关联景点”）；
  - 优化LLM提示工程：将图检索结果作为上下文输入，生成个性化推荐；
  - 引入反馈机制：通过用户点击行为动态更新知识图谱和LLM参数。
- 系统实现与评估：
  - 开发原型系统，集成Neo4j、LangChain和LLM（如Llama 3、Qwen）；
  - 对比实验：与基于协同过滤、纯LLM的推荐方法在准确率、多样性、解释性等指标上对比。

四、研究方法与技术路线

方法
- 混合架构设计：结合符号推理（知识图谱）与神经网络（LLM）的优势；
- 增量学习：通过用户反馈持续优化图数据和模型参数。

技术路线

	`数据层 → 知识图谱构建（Neo4j）`
	`↓`
	`算法层 → 图检索模块（Cypher查询） → LLM推理（LangChain） → 推荐生成`
	`↓`
	`应用层 → 用户交互界面（Web/APP） → 反馈循环`

五、预期成果与创新点

预期成果
- 完成GraphRAG旅游推荐系统原型开发；
- 发表1-2篇核心期刊或国际会议论文；
- 申请1项软件著作权。
创新点
- 动态图推理：突破传统知识图谱推荐中静态路径的限制，通过LLM动态生成推理路径；
- 低资源适配：利用少量标注数据通过GraphRAG实现冷启动场景下的有效推荐；
- 多模态扩展：预留接口支持图片、视频等非结构化数据的图嵌入融合。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	梳理知识图谱、LLM、GraphRAG相关技术
数据准备	第3月	构建旅游知识图谱，清洗数据
系统开发	第4-5月	实现GraphRAG核心模块与界面
实验评估	第6月	对比实验与结果分析
论文撰写	第7月	完成论文并投稿

七、参考文献

[1] Wang X, et al. Knowledge Graph-Based Travel Recommendation[J]. TKDE, 2020.
[2] Lewis P, et al. GraphRAG: Unifying Retrieval and Generation with Graph Context[J]. arXiv, 2023.
[3] Gao C, et al. Zero-Shot Recommendation with Large Language Models[C]. RecSys, 2023.
[4] Neo4j官方文档. Neo4j documentation - Neo4j Documentation

备注：可根据实际研究深度调整技术细节（如是否引入强化学习优化推荐路径），并补充具体数据集和实验环境说明。