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）

知识图谱与大语言模型的旅游推荐系统

最新推荐文章于 2025-10-03 12:47:59 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-03 12:47:59 发布 · 700 阅读

29 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#大数据 #课程设计 #知识图谱 #python #深度学习 #毕业设计 #语言模型

大数据毕业设计专栏收录该内容

6136 篇文章

订阅专栏

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

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

引言

随着人工智能技术的快速发展，旅游推荐系统正经历从协同过滤向语义理解与多模态融合的范式转变。传统推荐系统受限于数据稀疏性和语义理解不足，难以应对用户个性化需求与动态场景变化。知识图谱（Knowledge Graph, KG）通过结构化存储实体关系，为推荐系统提供可解释的关联知识；大语言模型（Large Language Model, LLM）凭借强大的自然语言处理能力，可生成符合人类认知的推荐解释。图检索增强生成（Graph Retrieval-Augmented Generation, GraphRAG）作为两者的融合框架，通过图数据库索引、子图检索与LLM生成增强，显著提升了推荐系统的精准性与可解释性。本文从技术架构、应用场景、性能优化三个维度，系统梳理GraphRAG在旅游推荐领域的研究进展与实践案例。

技术架构：从图索引到生成增强的全流程优化

GraphRAG的核心在于整合图数据库的结构化检索能力与LLM的上下文生成能力，其技术流程可分为三个阶段：图索引构建、子图检索与生成增强。

1. 图索引构建：多源数据融合与知识表示

旅游领域知识图谱的构建需整合结构化数据（如景点属性、用户评分）、半结构化数据（如旅游攻略、评论）和非结构化数据（如社交媒体文本）。现有研究多采用“实体-关系-实体”的三元组模型，例如将景点、酒店、交通方式等实体通过“相邻”“包含”“评分”等关系连接。例如，浙江大学团队在构建医疗知识图谱时，通过命名实体识别（NER）从非结构化文本中提取实体，再利用LLM推断实体间的隐含关系（如“文化主题-关联景点”），最终形成包含35万节点、300万组三元组的异构图谱。

在图数据库选择上，Neo4j因其高效的Cypher查询语言和社区支持成为主流选择。例如，某系统通过Neo4j存储旅游领域知识图谱，支持多跳关系查询（如“用户A→偏好文化X→文化X关联景点B→景点B周边酒店”），并通过图嵌入模型（如Node2Vec）将节点特征编码为向量，实现结构化与语义检索的融合。

2. 子图检索：混合检索策略与上下文压缩

传统RAG方法依赖向量相似度检索，易受语义歧义影响（如“保温大棚”与“保温杯”的误关联）。GraphRAG通过引入图结构信息，利用子图检索捕捉实体间的多跳关系。例如，蚂蚁集团提出的GraphRAG框架将检索过程分解为：

实体链指：从用户查询中提取关键实体（如“亲子游”“文化景点”）；
子图扩展：基于图数据库的边关系，检索与实体相关的邻居节点（如“亲子游→适合儿童→主题公园”）；
路径剪枝：通过启发式算法（如随机游走、PageRank）筛选高权重路径，避免候选子图爆炸。

为提升检索效率，混合检索策略成为研究热点。例如，某系统结合非参数检索器（基于图结构匹配）与基于LLM的检索器（通过提示工程优化查询），在旅游问答任务中实现检索准确率提升18%。此外，向量索引与图索引的融合（如Graph+Vector RAG）可兼顾语义相似性与结构关联性，在景点推荐任务中使召回率提高22%。

3. 生成增强：提示工程与可解释性优化

LLM在GraphRAG中承担生成推荐解释的任务，其性能高度依赖输入上下文的质量。现有研究通过以下策略优化生成效果：

提示工程：设计结构化提示模板，明确要求LLM基于检索到的子图生成解释。例如，某系统采用“根据以下知识图谱路径，生成推荐理由：[子图路径]”，使生成的解释包含至少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”）。
知识注入：将子图中的实体描述、关系类型等元数据作为附加输入，缓解LLM的幻觉问题。例如，某系统在生成酒店推荐时，将“酒店A→评分4.8→用户评价‘适合家庭’”等知识注入提示，使推荐合理性评分提升31%。
多轮对话：通过对话历史维护用户状态，动态更新检索上下文。例如，某系统支持用户追问“附近还有什么文化景点？”，系统基于前序对话中的子图路径扩展检索范围，生成连贯的推荐序列。

应用场景：从静态推荐到动态交互的范式突破

GraphRAG在旅游推荐中的应用已从单一景点推荐扩展至多场景交互，涵盖个性化推荐、对话式推荐与跨模态推荐。

1. 个性化推荐：协同过滤与图语义的融合

传统协同过滤推荐依赖用户-物品评分矩阵，存在冷启动与数据稀疏问题。GraphRAG通过引入知识图谱，将用户行为与物品属性关联，实现更精准的推荐。例如，某系统构建用户-景点-文化主题的三元组图谱，通过图神经网络（GNN）学习用户偏好向量，在测试集中使推荐准确率提升25%。此外，图语义信息可解释推荐结果（如“推荐景点B因其与您历史浏览的景点A同属文化主题X”），提升用户信任度。

2. 对话式推荐：多轮交互与上下文感知

对话式推荐系统需理解用户隐式需求，GraphRAG通过子图检索与LLM生成，支持自然语言交互。例如，某系统采用“意图识别→子图检索→解释生成”的流水线架构，用户输入“推荐适合亲子游的文化景点”后，系统检索“亲子游→适合儿童→文化主题→关联景点”路径，生成推荐列表并解释“景点C提供儿童互动展览，且周边有亲子酒店”。实验表明，该系统在多轮对话任务中，用户满意度较基线模型提升40%。

3. 跨模态推荐：图文联合检索与生成

旅游推荐常涉及图片、视频等非文本数据，GraphRAG通过多模态图谱实现跨模态检索。例如，某系统构建包含景点图片、文本描述与用户评论的异构图谱，利用CLIP模型将图片编码为向量，与文本节点共同存储于Neo4j。用户输入“推荐有古建筑的景点”时，系统检索“古建筑→关联景点→包含图片”路径，生成图文并茂的推荐结果。在用户调研中，85%的用户认为跨模态推荐更符合实际需求。

性能优化：从静态图谱到动态更新的挑战与对策

尽管GraphRAG在旅游推荐中表现优异，但仍面临图数据动态更新、检索效率与生成质量平衡等挑战。

1. 动态图谱更新：实时数据集成与增量学习

旅游领域知识（如景点开放时间、用户评价）需实时更新，传统静态图谱难以适应。现有研究提出两种解决方案：

增量更新：通过消息队列（如Kafka）监听数据源变化，触发图数据库的局部更新。例如，某系统在检测到新用户评论后，仅更新相关景点节点的评分属性，避免全图重索引。
动态图神经网络：采用时序图模型（如TGAT）学习节点动态特征，支持实时推荐。例如，某系统利用TGAT模型预测用户短期偏好，在测试集中使推荐时效性提升35%。

2. 检索效率优化：索引压缩与并行计算

大规模图谱检索面临计算资源消耗大的问题。现有研究通过以下策略优化效率：

图分区：将图数据库划分为多个子图，分布式存储于不同节点。例如，某系统采用METIS算法将旅游图谱划分为10个子图，使单次检索时间从2.3秒降至0.8秒。
近似检索：牺牲部分精度换取速度，如采用局部敏感哈希（LSH）加速子图匹配。实验表明，在旅游问答任务中，近似检索使召回率下降5%，但响应时间缩短70%。

3. 生成质量评估：自动化指标与人工评价结合

GraphRAG的生成结果需兼顾准确性与多样性，现有评估方法包括：

自动化指标：如BLEU、ROUGE用于衡量生成文本与参考文本的相似度；实体覆盖率（Entity Coverage）评估推荐结果中知识图谱实体的占比。
人工评价：招募用户对推荐解释的合理性、可读性打分。例如，某系统在用户调研中发现，包含具体依据（如“景点距离酒店1公里”）的解释满意度达92%，显著高于仅提供景点名称的基线模型（68%）。