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）

最新推荐文章于 2025-07-31 23:33:15 发布
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#大数据 #课程设计 #知识图谱 #python #深度学习 #毕业设计 #语言模型

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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》的任务书模板，涵盖目标、任务分解、技术要求、进度安排等内容，供参考：

任务书

项目名称：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、项目背景与目标

  1. 背景
    • 传统旅游推荐系统依赖协同过滤或内容匹配，存在语义理解不足、冷启动问题和推荐解释性差等缺陷。
    • 知识图谱（Neo4j）可结构化存储旅游领域实体关系（如景点、酒店、用户偏好），大语言模型（LLM）擅长自然语言处理与生成，GraphRAG（图检索增强生成）技术能结合两者优势，提升推荐系统的精准性与可解释性。
  2. 目标
    • 构建一个基于Neo4j知识图谱与LLM（如Llama 3、Qwen）的GraphRAG旅游推荐系统，实现以下功能：
      • 用户通过自然语言输入需求（如“推荐适合亲子游的文化景点”），系统解析语义并检索知识图谱；
      • 基于图多跳推理生成个性化推荐路径，并通过LLM生成解释性推荐结果；
      • 支持用户反馈动态优化推荐策略。

二、任务分解与责任分配

任务模块具体内容负责人完成时间
1. 知识图谱构建1.1 设计旅游领域本体（Ontology），定义实体（景点、酒店、用户等）及关系类型；
1.2 从公开数据集（DBpedia、CTrip）和爬虫数据中抽取结构化数据；
1.3 使用Neo4j构建图数据库并验证数据完整性。		张三第1-2周
2. GraphRAG模型开发2.1 实现图检索模块：编写Cypher查询语句，支持多跳关系抽取（如“用户偏好→文化主题→关联景点”）；
2.2 集成LLM（通过LangChain框架），优化提示工程（Prompt Engineering）以生成推荐解释；
2.3 设计反馈机制，记录用户点击行为并更新知识图谱。		李四第3-5周
3. 系统集成与界面开发3.1 开发Web端用户交互界面，支持自然语言输入与推荐结果展示；
3.2 对接Neo4j图数据库与LLM服务，实现端到端推荐流程；
3.3 部署系统到云服务器（如AWS/阿里云）。		王五第6-7周
4. 实验评估与优化4.1 构建测试数据集，模拟不同用户场景（如冷启动、长尾需求）；
4.2 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；
4.3 根据实验结果优化图检索策略与LLM提示词。		赵六第8周

三、技术要求与规范

  1. 知识图谱要求
    • 使用Neo4j 5.x版本，图数据需包含至少5类实体（景点、酒店、交通、用户、文化主题）和10种关系类型（如“位于”“相似”“偏好”）；
    • 数据清洗后准确率需≥95%，并通过Cypher查询验证连通性。
  2. GraphRAG模型要求
    • 图检索模块需支持3跳以上关系推理（如“用户A→偏好文化X→文化X关联景点B→景点B周边酒店”）；
    • LLM生成推荐解释时需包含至少2个依据（如“该景点符合您偏好的历史主题，且距离您选择的酒店仅1公里”）；
    • 反馈机制需实现实时更新知识图谱权重（如用户点击某景点后，提升其与关联文化的推荐优先级）。
  3. 系统性能要求
    • 平均响应时间≤2秒（含图检索与LLM生成）；
    • 支持100并发用户同时访问。

四、交付成果

  1. 代码与文档
    • 完整系统源代码（含Neo4j图数据库、LLM集成模块、前端界面）；
    • 技术文档：包括系统架构图、数据库设计说明、API接口文档；
    • 用户手册：操作指南与案例演示。
  2. 实验报告
    • 对比实验数据与分析结论；
    • 系统优化前后的性能指标（如准确率提升15%、多样性提升20%）。
  3. 知识产权
    • 申请1项软件著作权（系统名称：GraphRAG-TourRec）；
    • 发表1篇核心期刊或国际会议论文（标题示例：《基于GraphRAG的动态可解释旅游推荐系统研究》）。

五、进度安排与里程碑

阶段时间里程碑
需求分析与设计第1周完成项目计划书与技术方案评审
知识图谱构建第2-3周Neo4j图数据库上线，包含1000+实体节点
核心模块开发第4-6周GraphRAG模型通过单元测试，推荐解释生成准确率≥85%
系统集成第7周完成Web端部署，支持端到端推荐流程演示
验收与交付第8周通过用户验收测试，提交最终报告与代码

六、风险评估与应对措施

风险影响应对措施
知识图谱数据缺失推荐覆盖率不足引入数据增强技术（如基于LLM的伪标签生成）
LLM生成结果不可控推荐解释出现幻觉或偏差设计约束性提示词（如“仅基于图数据库中的事实生成推荐”）
系统响应超时用户体验下降优化Cypher查询效率，采用缓存机制存储高频推荐路径

项目负责人签字：________________
日期：________________

备注：

  1. 本任务书需经项目组全体成员确认后执行；
  2. 每周需提交进度报告，关键节点需进行技术评审。

运行截图

推荐项目

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项目案例

优势

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