计算机毕业设计Python大模型旅游路线规划系统旅游路线推荐系统旅游路线规划助手(5种推荐算法) 大数据毕业设计源码+LW+PPT+讲解

原创于 2025-09-18 01:45:08 发布 · 602 阅读

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#课程设计 #大数据 #python #hadoop #spark #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

以下是一篇关于《Python大模型旅游路线规划系统——旅游路线推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：Python大模型旅游路线规划系统——旅游路线推荐系统

一、研究背景与意义

背景
- 旅游行业需求增长：随着全球旅游业复苏，游客对个性化、高效化旅游服务的需求日益提升。
- 技术驱动转型：大数据、人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的发展，为旅游路线规划提供了智能化解决方案。
- 大模型应用潜力：以GPT、BERT等为代表的大语言模型（LLM）具备强大的语义理解和生成能力，可结合用户偏好、地理信息、实时数据等动态生成旅游路线。
意义
- 提升用户体验：通过个性化推荐降低用户决策成本，优化旅行效率。
- 促进旅游产业智能化：为景区、旅行社等提供数据支持，推动服务模式升级。
- 技术融合创新：探索大模型在垂直领域（如旅游）的落地应用，为AI+行业提供参考。

二、国内外研究现状

传统旅游推荐系统
- 基于协同过滤、内容过滤或混合推荐算法（如基于用户评分的景点推荐）。
- 局限性：依赖历史数据，缺乏动态适应性和个性化深度。
基于AI的旅游规划研究
- 国内：部分平台（如携程、马蜂窝）结合机器学习实现景点热度预测，但交互性和智能化不足。
- 国外：Google Trips、TripAdvisor等利用NLP分析用户评论，但未充分整合大模型的多模态能力。
大模型在旅游领域的应用探索
- 少量研究尝试用LLM生成文本型旅游攻略，但缺乏路线规划的地理空间约束和实时性优化。

三、研究目标与内容

研究目标
- 设计并实现一个基于Python和大模型的智能旅游路线规划系统，能够根据用户需求动态生成个性化路线，并支持交互式优化。
研究内容
- 数据层：
  - 整合多源数据：景点信息（POI）、用户评价、交通时间、天气、实时人流等。
  - 数据预处理：清洗、标准化及特征工程。
- 算法层：
  - 基于大模型（如LLaMA、ChatGLM）的语义理解模块：解析用户模糊需求（如“适合亲子游的3日杭州路线”）。
  - 路线优化算法：结合图论（如Dijkstra算法）和约束满足问题（CSP）模型，平衡时间、费用、兴趣点密度等指标。
- 系统层：
  - 前端交互：用户输入偏好（时间、预算、兴趣类型等），可视化展示路线。
  - 后端服务：Python Flask/Django框架搭建API，调用大模型和优化算法。

四、研究方法与技术路线

方法
- 需求分析：通过问卷调查和竞品分析明确用户核心需求。
- 模块化开发：分阶段实现数据采集、算法训练、系统集成。
- 对比实验：与传统推荐系统对比路线合理性、用户满意度等指标。
技术路线
mermaid

graph TD
A[用户输入] --> B[大模型语义理解]
B --> C[需求参数化]
C --> D[路线生成与优化]
D --> E[多目标评估]
E --> F[可视化输出]
G[数据层] -->|提供POI、实时数据| D
- 关键技术：
  - 大模型微调：使用LoRA或QLoRA技术适配旅游领域。
  - 地理空间计算：集成GeoPandas、Folium库处理地图数据。
  - 实时API调用：接入高德地图（交通）、天气预报等第三方服务。

五、预期成果与创新点

预期成果
- 完成一个可运行的Python旅游路线规划系统原型。
- 发表1篇核心期刊或国际会议论文，申请1项软件著作权。
创新点
- 多模态大模型融合：结合文本生成与地理空间优化，突破传统推荐系统的单一维度。
- 动态适应性：实时更新交通、人流数据，支持路线动态调整。
- 交互式优化：允许用户通过自然语言反馈迭代优化路线（如“更换第三天午餐地点”）。

六、进度安排

阶段	时间	任务
1	1-2月	文献调研、需求分析、数据收集
2	3-4月	大模型微调、算法设计与实现
3	5-6月	系统开发与测试、实验评估
4	7月	论文撰写、答辩准备

七、参考文献

Vaswani A, et al. Attention Is All You Need. NIPS 2017.
李明等. 基于深度学习的旅游推荐系统研究综述[J]. 计算机科学, 2022.
OpenAI. GPT-4 Technical Report. 2023.
高德地图API文档. https://lbs.amap.com/

八、指导教师意见

（待填写）

备注：可根据实际研究方向调整技术细节（如选择特定大模型或优化算法），并补充具体的数据集来源（如公开数据集或爬虫获取）。

运行截图

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