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

最新推荐文章于 2025-12-16 21:30:59 发布

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介绍资料

Python大模型旅游路线规划系统技术说明文档
——基于大语言模型的智能旅游路线推荐系统

本系统是一款基于Python与大语言模型（LLM）的智能旅游路线规划工具，旨在根据用户偏好、时间、预算等约束条件，自动生成个性化旅游路线。系统结合自然语言处理（NLP）、地理信息处理（GIS）和推荐算法，提供从景点筛选、路线优化到行程可视化的全流程服务。

系统采用模块化设计，主要分为以下层级：

数据来源：
- 结构化数据：景点信息（地理位置、评分、开放时间）、交通网络（距离、耗时）、酒店价格等（通过API获取，如高德地图、携程、Booking）。
- 非结构化数据：用户评论、旅游攻略文本（爬虫抓取或公开数据集）。
数据存储：
- 关系型数据库（MySQL）：存储景点、用户等结构化数据。
- 图数据库（Neo4j）：构建景点关联关系图（如“故宫-天安门”相邻关系）。
- 矢量数据库（FAISS/Chroma）：存储文本嵌入向量，支持语义搜索。

大语言模型（LLM）：
- 使用开源模型（如Llama 3、Qwen）或API（如GPT-4、文心一言）处理用户意图和生成自然语言推荐。
- 微调任务：通过LoRA等技术优化模型对旅游场景的理解（如“适合亲子游的景点”）。
嵌入模型：
- 文本嵌入（Sentence-BERT）：将景点描述、用户偏好转换为向量，计算相似度。
- 地理嵌入（GeoVAE）：学习景点空间分布特征，优化路线连续性。

推荐算法：
- 协同过滤：基于用户历史行为推荐相似行程。
- 内容过滤：匹配用户偏好（如“自然风光”“历史古迹”）与景点标签。
- 强化学习：动态调整路线顺序以最小化交通时间或最大化景点覆盖率。
路径优化：
- 基于Dijkstra或A*算法计算最短路径，结合实时交通数据（如高德API）动态调整。

Web界面：
- 前端：React/Vue.js构建交互式地图（集成Leaflet/Mapbox）。
- 后端：Flask/FastAPI提供RESTful API，与模型层交互。
移动端适配：
- 通过Kivy或Flutter开发跨平台应用，支持离线地图缓存。

输入处理：

python

	`from transformers import pipeline`

	`def parse_user_input(text):`
	`classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")`
	`intent = classifier(text)[0]['label'] # 识别意图（如“推荐路线”“优化行程”）`
	`# 提取关键实体（时间、人数、偏好）`
	`return {"intent": intent, "entities": {...}}`

语义搜索示例：

python

	`from sentence_transformers import SentenceTransformer`
	`import faiss`

	`model = SentenceTransformer("paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")`
	`embeddings = model.encode(["故宫", "长城", ...]) # 景点描述向量`
	`index = faiss.IndexFlatIP(embeddings.shape[1])`
	`index.add(embeddings)`

	`def recommend_spots(query, top_k=5):`
	`query_vec = model.encode(query)`
	`distances, indices = index.search(query_vec.reshape(1, -1), top_k)`
	`return [spots[i] for i in indices[0]] # 返回相似景点`

基于A*算法的路径规划：

python

	`import heapq`

	`def a_star_search(graph, start, end):`
	`open_set = [(0, start)]`
	`came_from = {}`
	`g_score = {node: float('inf') for node in graph}`
	`g_score[start] = 0`

	`while open_set:`
	`_, current = heapq.heappop(open_set)`
	`if current == end:`
	`return reconstruct_path(came_from, current)`
	`for neighbor, cost in graph[current].items():`
	`tentative_g = g_score[current] + cost`
	`if tentative_g < g_score[neighbor]:`
	`g_score[neighbor] = tentative_g`
	`heapq.heappush(open_set, (tentative_g + heuristic(neighbor, end), neighbor))`
	`came_from[neighbor] = current`
	`return None`

地图渲染（Leaflet示例）：

html

	`<div id="map" style="height: 500px;"></div>`
	`<script>`
	`const map = L.map('map').setView([39.9, 116.4], 12);`
	`L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png').addTo(map);`
	`// 添加路线标记点`
	`route.forEach(spot => L.marker([spot.lat, spot.lng]).addTo(map));`
	`</script>`