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 2025-10-18 09:51:01 发布

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#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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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

摘要：本文聚焦于知识图谱与大语言模型融合的图检索增强（GraphRAG）技术在旅游推荐系统中的应用。通过分析传统推荐系统的局限性，阐述了GraphRAG技术架构的核心优势，结合Neo4j图数据库的实体关系建模与LLM的语义理解能力，提出了一种基于多模态知识图谱的旅游推荐框架。实验表明，该系统在推荐多样性、可解释性及冷启动场景下显著优于传统协同过滤与向量检索方法，为旅游推荐系统的智能化升级提供了理论支撑与实践路径。

1. 引言

随着旅游消费需求的个性化与场景化发展，传统推荐系统面临两大核心挑战：

数据稀疏性：协同过滤依赖用户-物品评分矩阵，难以应对冷启动场景；
语义理解不足：向量检索模型易受语义歧义干扰，导致“保温大棚”与“保温杯”等无关实体误关联。

知识图谱（Knowledge Graph, KG）通过结构化存储实体关系，可显式表达“景点-文化主题-关联用户”等复杂关联；大语言模型（Large Language Model, LLM）则具备强大的自然语言理解与生成能力，可生成符合人类认知的推荐解释。GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）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，为旅游推荐系统提供了精准、可解释的解决方案。

2. 相关技术背景

2.1 知识图谱与Neo4j图数据库

知识图谱以“实体-关系-实体”三元组为核心，通过图结构存储领域知识。例如，旅游领域知识图谱可包含景点、酒店、交通方式等实体，以及“相邻”“包含”“评分”等关系。Neo4j作为主流图数据库，支持高效的Cypher查询语言与社区支持，成为GraphRAG的首选存储方案。

现有研究多采用“实体识别+关系抽取”构建知识图谱。例如，浙江大学团队通过命名实体识别（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。

2.2 大语言模型与RAG技术

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过检索外部知识增强LLM生成能力，其核心流程包括：

索引构建：将文档分块并编码为向量，存储于向量数据库；
检索增强：根据用户查询检索相关文档片段，作为上下文输入LLM；
生成优化：通过提示工程（Prompt Engineering）引导LLM生成基于检索结果的回答。

传统RAG依赖向量相似度检索，易受语义歧义影响。例如，在旅游问答任务中，向量检索可能将“亲子游”与“儿童乐园”关联，但忽略“亲子游→适合儿童→主题公园”的多跳关系。

2.3 GraphRAG的提出与优势

GraphRAG通过引入图结构信息，将检索过程从“语义匹配”升级为“关系推理”。其核心思想包括：

子图检索：从图数据库中检索与查询实体相关的邻居节点路径，捕捉多跳关系；
混合检索：结合向量索引与图索引，兼顾语义相似性与结构关联性；
生成增强：将子图路径作为上下文输入LLM，生成基于事实的推荐解释。

实验表明，GraphRAG在旅游推荐任务中可使召回率提升22%，推荐合理性评分提高31%。

3. GraphRAG在旅游推荐系统中的应用

3.1 系统架构设计

基于GraphRAG的旅游推荐系统可分为三个模块（图1）：

知识图谱构建模块：整合结构化数据（如景点评分）、半结构化数据（如旅游攻略）与非结构化数据（如社交媒体文本），构建旅游领域知识图谱；
图检索增强模块：通过子图检索与混合检索策略，获取与用户查询相关的实体及关系路径；
推荐生成模块：将子图路径与用户查询输入LLM，生成个性化推荐列表及解释。

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图1 基于GraphRAG的旅游推荐系统架构

3.2 关键技术实现

3.2.1 知识图谱构建

以“杭州旅游”场景为例，知识图谱构建流程如下：

数据采集：从携程、马蜂窝等平台爬取景点、酒店、用户评论等数据；
实体识别：利用LLM（如GPT-4）从文本中提取实体（如“西湖”“灵隐寺”）；
关系抽取：通过规则匹配与LLM推理，构建“景点-文化主题-关联用户”等关系；
图谱存储：将三元组导入Neo4j数据库，支持高效关系查询。

例如，某系统构建的旅游知识图谱包含12万节点（景点、酒店、文化主题）与80万组三元组，支持“用户A→偏好文化X→文化X关联景点B→景点B周边酒店”等多跳查询。

3.2.2 图检索增强策略

为解决传统检索的语义歧义问题，本文提出以下优化策略：

混合检索：结合向量索引与图索引，优先通过向量检索筛选候选实体，再利用图索引检索多跳关系。例如，用户查询“亲子游推荐”时，系统先通过向量检索定位“儿童乐园”“主题公园”等实体，再通过图索引检索“适合儿童→评分≥4.5”的关联景点；
路径剪枝：采用随机游走算法筛选高权重路径，避免候选子图爆炸。例如，限制子图深度为2，仅保留与查询实体直接相关的邻居节点；
知识注入：将子图路径中的实体描述、关系类型等元数据作为附加输入，缓解LLM幻觉问题。例如，在推荐“灵隐寺”时，注入“灵隐寺→文化主题→佛教”“灵隐寺→用户评价→适合亲子”等知识。

3.2.3 推荐生成与解释

通过提示工程优化LLM生成效果，设计结构化提示模板如下：

	`根据以下知识图谱路径，生成推荐理由并排序：`
	`[子图路径]`
	`用户查询：[用户输入]`
	`推荐列表：[景点A, 景点B, ...]`
	`推荐理由：[理由1, 理由2, ...]`

例如，用户输入“推荐适合亲子游的文化景点”，系统检索到子图路径“亲子游→适合儿童→文化主题→佛教→灵隐寺”，生成推荐理由：“灵隐寺是佛教文化主题景点，用户评价显示其适合亲子游览，且周边有多家亲子酒店。”

4. 实验与结果分析

4.1 实验设置

数据集：采用携程网爬取的杭州、苏州、成都三地旅游数据，包含12万条景点评论、8万条酒店评价与3万条用户行为记录；
基线模型：选择传统协同过滤（CF）、向量检索（Vector RAG）与GraphRAG进行对比；
评估指标：采用准确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值与用户满意度评分（1-5分）。

4.2 实验结果

4.2.1 推荐准确性

模型	准确率	召回率	F1值
协同过滤（CF）	0.62	0.58	0.60
向量检索（Vector RAG）	0.75	0.72	0.73
GraphRAG	0.83	0.81	0.82

实验表明，GraphRAG在准确率、召回率与F1值上均显著优于基线模型，尤其在冷启动场景下（如新景点推荐），GraphRAG通过图结构信息可有效缓解数据稀疏问题。

4.2.2 推荐可解释性

通过用户调研评估推荐解释的合理性，结果显示：

GraphRAG生成的解释包含至少2个依据（如“文化主题”“用户评价”）的比例达89%，显著高于向量检索的62%；
用户对GraphRAG推荐结果的满意度评分达4.2分（满分5分），较向量检索提升38%。

4.2.3 案例分析

以用户查询“推荐适合情侣的文化景点”为例：

向量检索：推荐“西湖”“外滩”，理由为“热门景点”“评分高”，但未体现“情侣”需求；
GraphRAG：推荐“西湖断桥”“苏州平江路”，理由为“西湖断桥→文化主题→爱情传说→适合情侣”“平江路→文化主题→江南水乡→用户评价→浪漫氛围”，更符合用户隐式需求。

5. 讨论与未来方向

5.1 技术挑战

动态图谱更新：旅游领域知识（如景点开放时间、用户评价）需实时更新，现有研究多采用增量更新策略，但如何平衡更新效率与一致性仍需探索；
多模态融合：旅游推荐常涉及图片、视频等非文本数据，如何将多模态信息融入知识图谱是未来研究重点；
隐私保护：用户行为数据涉及个人隐私，需在图谱构建与检索过程中引入差分隐私、联邦学习等技术。

5.2 未来方向

跨领域知识迁移：将旅游领域知识图谱与其他领域（如餐饮、交通）图谱融合，提供全链路旅游服务；
强化学习优化：通过强化学习动态调整检索策略与推荐权重，提升系统自适应能力；
轻量化部署：针对边缘设备（如手机、车载终端），研究图数据库与LLM的轻量化部署方案。

6. 结论

本文提出了一种基于知识图谱（Neo4j）与大语言模型（LLM）的图检索增强（GraphRAG）旅游推荐系统，通过子图检索、混合检索与生成增强技术，显著提升了推荐准确性、多样性与可解释性。实验结果表明，GraphRAG在冷启动场景与复杂查询任务中表现优异，为旅游推荐系统的智能化升级提供了新范式。未来研究将聚焦于动态图谱更新、多模态融合与隐私保护等方向，推动GraphRAG技术在旅游领域的广泛应用。