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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介绍资料

以下是一篇完整的学术论文框架，围绕《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》展开，包含理论分析、方法设计、实验验证与结论讨论。论文内容可根据实际需求调整深度与细节。

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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
传统旅游推荐系统面临语义理解不足、可解释性差和动态适应能力弱等问题。本文提出一种基于知识图谱（Neo4j）与大语言模型（LLM）的图检索增强生成（GraphRAG）框架，通过结构化图查询约束LLM生成内容，实现语义精准、可解释的旅游推荐。实验在真实旅游数据集上表明，该方法在推荐准确率（Precision@10提升23.4%）、多样性（Div@10提升18.7%）和用户满意度（主观评分提升34.2%）上显著优于基线模型。进一步分析验证了GraphRAG在冷启动场景和复杂查询处理中的优势。

关键词：知识图谱、大语言模型、图检索增强生成（GraphRAG）、旅游推荐系统、可解释推荐

1. 引言

1.1 研究背景

旅游推荐系统是缓解信息过载的关键工具，但现有方法存在以下局限：

• 语义鸿沟：协同过滤和深度学习模型难以理解用户模糊查询（如“带娃玩水”）；
• 可解释性缺失：黑盒模型无法提供推荐理由，降低用户信任；
• 冷启动问题：新用户或新景点因历史数据不足难以被准确推荐。

1.2 核心思路

本文提出GraphRAG-Tour框架，结合知识图谱的结构化推理能力与LLM的语义生成能力：

1. 知识图谱（Neo4j）：存储景点、用户偏好、交通等实体关系，支持多跳推理；
2. 图检索增强生成（GraphRAG）：通过结构化查询（Cypher）获取与用户需求匹配的图路径，约束LLM生成内容；
3. 动态优化：利用用户反馈实时更新知识图谱与LLM参数，提升推荐适应性。

1.3 研究贡献

1. 提出GraphRAG-Tour框架，首次将图检索约束引入旅游推荐系统的LLM生成阶段；
2. 设计图-文本对齐模块，解决知识图谱结构化数据与LLM文本输入的语义差异；
3. 在真实数据集上验证框架有效性，并开源代码与数据集（[链接待补充]）。

2. 相关工作

2.1 知识图谱在推荐系统中的应用

• 路径推理：Wang等（2021）通过随机游走挖掘用户-景点隐含关系，但依赖人工设计路径模板；
• 图嵌入：Zhang等（2020）利用TransE学习景点向量，但无法处理动态用户需求。

2.2 大语言模型在推荐系统中的应用

• 语义解析：Gao等（2022）将用户行为转化为自然语言输入LLM，但缺乏结构化约束导致幻觉问题；
• 内容生成：Li等（2023）利用ChatGPT生成旅游攻略，但无法结合领域知识保证推荐合理性。

2.3 图检索增强生成（GraphRAG）

• 通用领域：Liu等（2023）在医疗问答中通过图检索约束LLM生成诊断建议，减少错误信息；
• 旅游场景：现有研究尚未探索GraphRAG在旅游推荐中的完整链路设计。

3. 方法设计

3.1 系统架构

GraphRAG-Tour包含四层模块（图1）：

1. 数据层：从马蜂窝、携程等平台爬取景点、评论、攻略，构建旅游知识图谱；
2. 图检索层：解析用户查询，通过Cypher检索相关图路径；
3. 生成层：将图路径与查询输入LLM，生成推荐列表及解释；
4. 反馈层：收集用户点击、评分等反馈，更新知识图谱与LLM参数。

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图1 GraphRAG-Tour系统架构

3.2 关键技术

3.2.1 知识图谱构建

• 实体识别：利用Spacy提取景点、城市、标签等实体；
• 关系抽取：基于规则匹配（如“位于→城市-景点”）和依存句法分析（评论中“适合拍照→景点-标签”）构建三元组；
• 存储优化：采用Neo4j图数据库存储10万实体、50万关系，支持毫秒级多跳查询。

3.2.2 图检索增强生成（GraphRAG）

输入：用户查询 Q（如“推荐适合情侣的古镇”）；
输出：推荐列表 R={r1​,r2​,...,rk​} 及解释 E={e1​,e2​,...,ek​}。

步骤：

1. 查询解析：
   • 利用LLM将 Q 转化为结构化查询模板（如“用户偏好：[情侣]；景点类型：[古镇]”）；
2. 图路径检索：
   • 执行Cypher查询：

     cypher

     	MATCH path=(u:User)-[:PREFERENCE]->(t:Tag)-[:HAS]->(p:Place)
     	WHERE t.name="情侣" AND p.type="古镇"
     	RETURN path

   • 获取候选景点集合 P={p1​,p2​,...,pn​} 及关联路径 Path={path1​,path2​,...,pathn​}；
3. LLM生成：
   • 构造Prompt模板：

     	用户查询：[Q]
     	相关图路径：[path_i]
     	生成推荐理由（1-2句）并排序前3个景点：

   • 输入LLM（如Qwen-7B）生成结果；
4. 结果过滤：
   • 剔除低置信度（LLM输出概率<0.7）或重复景点，输出最终推荐列表 R 与解释 E。

3.2.3 动态优化机制

• 知识图谱更新：
  • 每周爬取新景点数据，通过图匹配算法合并至现有图谱；
  • 检测用户反馈中的矛盾信息（如“景点已关闭”），触发人工验证与修正；
• LLM微调：
  • 收集用户点击数据，构造偏好对比样本（如“用户选择A而非B，因A更适合家庭”）；
  • 利用LoRA技术微调LLM，强化对用户偏好的理解。

4. 实验验证

4.1 数据集

• 来源：从马蜂窝爬取2022-2024年北京、杭州、成都三地景点数据，包含10万条评论、2万篇攻略；
• 知识图谱：10,245个实体（景点、城市、标签等），53,678条关系；
• 测试集：招募50名真实用户生成200条查询（如“周末带娃玩水”“情侣拍照圣地”），并标注偏好景点。

4.2 基线模型

1. BERT4Rec：基于BERT的序列推荐模型；
2. KGAT：知识图谱注意力网络；
3. LLM-Direct：直接将用户查询输入LLM生成推荐（无图检索约束）；
4. GraphRAG-Tour（本文方法）。

4.3 评估指标

1. 准确率：Precision@10、Recall@10；
2. 多样性：Div@10（基于景点标签的香农熵）；
3. 可解释性：人工评分（1-5分，评估推荐理由的合理性与相关性）；
4. 用户满意度：主观问卷调查（1-5分）。

4.4 实验结果

4.4.1 定量分析

模型	Precision@10	Recall@10	Div@10	可解释性	满意度
BERT4Rec	0.32	0.45	0.61	2.1	2.8
KGAT	0.38	0.51	0.67	2.4	3.1
LLM-Direct	0.41	0.54	0.59	3.2	3.5
GraphRAG-Tour	0.51	0.67	0.79	4.0	4.3

结论：GraphRAG-Tour在所有指标上显著优于基线（p<0.01），尤其提升推荐多样性与可解释性。

4.4.2 定性分析

• 案例1：用户查询“周末带娃玩水”
  • LLM-Direct：推荐“三亚亚龙湾”（未考虑用户位于北京，且未解释适合儿童的原因）；
  • GraphRAG-Tour：推荐“北京水立方嬉水乐园”（图路径：用户位置→北京→亲子标签→景点），解释“距离近且含儿童浅水区”。
• 案例2：冷启动场景（新用户无历史行为）
  • BERT4Rec：随机推荐热门景点；
  • GraphRAG-Tour：通过查询解析“情侣拍照”直接检索图路径，推荐“杭州西湖”。

5. 讨论与未来工作

5.1 局限性

1. 数据依赖：知识图谱质量影响推荐效果，需持续优化数据清洗流程；
2. 计算成本：LLM生成阶段耗时较长（平均响应时间2.3秒），需探索模型压缩技术。

5.2 未来方向

1. 多模态扩展：结合景点图片、视频等数据，生成“文字推荐+多媒体展示”；
2. 隐私保护：设计联邦学习框架，在本地设备完成部分图检索与生成任务；
3. 跨语言支持：扩展至英语、日语等多语言场景，服务国际旅游市场。

6. 结论

本文提出GraphRAG-Tour框架，通过知识图谱的结构化推理约束LLM生成，解决了传统旅游推荐系统的语义理解、可解释性与冷启动问题。实验验证了框架的有效性，为可解释推荐系统提供了新范式。未来工作将聚焦多模态融合与隐私保护，推动技术落地应用。

参考文献（示例）：
[1] Wang, H., et al. (2021). "Knowledge Graph-Based Travel Recommendation with Multi-Hop Reasoning." SIGIR.
[2] Liu, Y., et al. (2023). "GraphRAG: Leveraging Knowledge Graphs for Retrieval-Augmented Generation in Medical QA." NAACL.
[3] Zhang, S., et al. (2020). "KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation." KDD.

附录（可选）：

• 补充实验细节（如超参数设置、人工评分标准）；
• 代码与数据集链接（若开源）；
• 详细案例分析。

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备注：

1. 实际撰写时需补充具体实验数据、图表与参考文献；
2. 可根据目标期刊要求调整章节结构与深度；
3. 建议在引言中明确区分“贡献”与“创新点”，避免重复。

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