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知识图谱与大语言模型的旅游推荐系统

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 1k 阅读

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#大数据 #课程设计 #知识图谱 #hive #语言模型 #spark #hadoop

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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

1.1 研究背景

随着旅游行业的数字化转型，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（如协同过滤、基于内容的推荐）存在以下局限性：

数据稀疏性：用户-景点交互数据不足，导致冷启动问题；
语义理解不足：难以捕捉用户查询中的复杂语义（如“适合亲子游的古镇”）；
可解释性差：推荐结果缺乏逻辑支撑，用户信任度低。

近年来，知识图谱（Knowledge Graph, KG）因其结构化语义表达能力，成为增强推荐系统可解释性的关键技术。同时，大语言模型（LLM）（如GPT-4、Llama）展现了强大的自然语言理解和生成能力，但存在“幻觉”（Hallucination）问题，且缺乏领域知识约束。

图检索增强生成（GraphRAG）结合知识图谱的结构化查询与LLM的生成能力，通过图数据约束生成结果，可有效提升推荐的准确性和可解释性。在旅游场景中，结合Neo4j图数据库的灵活查询与LLM的语义理解，能够构建更智能、透明的推荐系统。

1.2 研究意义

理论意义：探索GraphRAG在旅游推荐领域的应用，弥补传统推荐系统在语义理解和可解释性上的不足。
实践意义：提升旅游推荐系统的个性化能力，助力景区、OTA平台提高用户满意度和转化率。

二、国内外研究现状

2.1 知识图谱在旅游推荐中的应用

知识图谱构建：现有研究多基于公开数据集（如DBpedia、Wikidata）或爬取结构化数据（如景点属性、用户评论）构建旅游知识图谱（如[1]）。
推荐方法：基于图嵌入（如TransE、R-GCN）或图神经网络（GNN）提取特征，结合随机游走或路径推理生成推荐（如[2]）。

不足：传统图推荐依赖固定路径规则，难以处理复杂语义查询。

2.2 大语言模型与推荐系统的结合

LLM作为推荐模型：直接利用LLM生成推荐列表（如[3]），但存在可解释性差、计算成本高的问题。
LLM作为辅助工具：用于生成用户画像（如兴趣标签）或解释推荐结果（如[4]），但未充分利用图结构信息。

2.3 图检索增强生成（GraphRAG）

GraphRAG核心思想：通过知识图谱约束LLM的生成过程，减少幻觉并增强逻辑性（如Microsoft的GraphRAG框架[5]）。
旅游领域应用：目前相关研究较少，现有工作多聚焦于通用领域问答或文档检索。

研究空白：尚未有系统研究将GraphRAG应用于旅游推荐场景，结合Neo4j的图查询与LLM的语义生成。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

构建一个基于Neo4j知识图谱与LLM的GraphRAG旅游推荐系统，实现以下目标：

语义理解：准确解析用户复杂查询（如“适合拍照的江南水乡”）；
图推理增强：利用知识图谱的实体关系进行多跳推理，生成候选景点；
可解释推荐：通过图路径生成推荐理由，提升用户信任度。

3.2 研究内容

旅游知识图谱构建
- 数据来源：爬取携程、马蜂窝等平台的景点、用户评论数据；
- 图结构设计：定义实体（景点、城市、标签等）与关系（“位于”“适合人群”等）；
- 图存储：使用Neo4j实现高效查询与更新。
GraphRAG模型设计
- 图检索模块：基于用户查询，在Neo4j中执行Cypher查询，获取相关实体和路径；
- 语义增强模块：将图检索结果与用户查询输入LLM，生成推荐列表及解释；
- 反馈优化：引入用户点击行为数据，微调LLM以提升推荐准确性。
系统实现与评估
- 开发原型系统，集成Neo4j、LLM（如Qwen/Llama）和前端界面；
- 对比实验：与基于协同过滤、纯LLM的推荐方法对比，评估准确率、多样性和可解释性。

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

文献调研法：分析知识图谱、LLM、推荐系统的相关研究；
实验法：通过AB测试验证系统性能；
案例分析法：以真实旅游场景为例，分析推荐效果。

4.2 技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集] --> B[知识图谱构建]`
	`B --> C[Neo4j存储]`
	`D[用户查询] --> E[图检索模块]`
	`C --> E`
	`E --> F[语义增强模块]`
	`F --> G[LLM生成推荐]`
	`G --> H[结果展示与反馈]`
	`H --> I[模型优化]`

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

完成旅游知识图谱的构建与Neo4j存储；
实现GraphRAG推荐系统的原型开发；
发表1-2篇核心期刊或国际会议论文。

5.2 创新点

技术融合创新：首次将GraphRAG应用于旅游推荐，结合图查询的准确性与LLM的语义理解能力；
可解释性增强：通过图路径生成推荐理由，解决传统LLM推荐“黑箱”问题；
动态优化机制：利用用户反馈持续优化推荐模型。

六、进度安排

阶段	时间	任务
1	202X.09-202X.10	文献调研与需求分析
2	202X.11-202X.12	知识图谱构建与Neo4j存储
3	202X.01-202X.03	GraphRAG模型开发与实验
4	202X.04-202X.05	系统优化与论文撰写

七、参考文献

[1] Xie et al. "A Knowledge Graph-Based Approach for Travel Recommendation." TKDE, 2020.
[2] Wang et al. "Reinforcement Learning with Knowledge Graph for Personalized Tourism Recommendation." WWW, 2021.
[3] Geng et al. "Recommendation as Language Generation: Exploiting Large Language Models." RecSys, 2023.
[4] Microsoft. "GraphRAG: Unlocking Discovery in Your Data with LLMs." GitHub, 2023.
[5] ...（其他文献补充）

备注：可根据实际研究条件调整技术细节（如LLM选型、评估指标等）。建议结合具体应用场景（如城市周边游、跨境游）进一步细化需求。