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

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介绍资料

以下是一份关于《Python大模型旅游路线规划系统——旅游路线推荐系统》的任务书模板，供参考：

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任务书：Python大模型旅游路线规划系统——旅游路线推荐系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   随着人工智能技术的发展，基于大语言模型（LLM）的个性化推荐系统在旅游行业的应用需求日益增长。传统旅游路线规划依赖人工经验或简单算法，难以满足用户对个性化、动态化、智能化的需求。本项目旨在利用Python结合大模型技术（如GPT、BERT等），开发一套智能旅游路线推荐系统，实现基于用户偏好、时间、预算等条件的动态路线规划。

2. 目标

   • 设计并实现一个基于Python的旅游路线推荐系统，集成大模型能力。
   • 支持用户输入个性化需求（如景点类型、时间、预算、交通方式等）。
   • 利用大模型生成符合用户需求的旅游路线，并提供路线优化建议。
   • 提供可视化交互界面（如Web或GUI），提升用户体验。

二、任务内容与要求

1. 系统功能模块

• 用户需求输入模块
  • 支持文本/语音输入用户偏好（如“3天2夜，预算5000元，喜欢自然风光和美食”）。
  • 提供预设选项（如景点类型、出行时间、同行人数等）。
• 数据采集与处理模块
  • 爬取或调用公开旅游数据（如景点信息、交通时刻表、酒店价格、用户评价等）。
  • 构建本地数据库（如SQLite或MySQL）存储结构化数据。
• 大模型集成模块
  • 调用OpenAI GPT、文心一言等API，或本地部署开源大模型（如Llama、Qwen）。
  • 设计Prompt模板，将用户需求转换为模型可理解的输入，生成推荐路线文本。
• 路线优化与评估模块
  • 基于路径规划算法（如Dijkstra、A*）优化交通路线。
  • 结合用户评价数据，对推荐路线进行评分排序。
• 可视化与交互模块
  • 使用Streamlit/Flask开发Web界面，或PyQt开发桌面应用。
  • 支持地图展示（如集成百度地图/Google Maps API）。

2. 技术要求

• 编程语言：Python 3.8+
• 关键库：
  • 大模型调用：openai, langchain, transformers
  • 数据处理：pandas, numpy, requests
  • 可视化：folium（地图）, matplotlib, streamlit
  • 数据库：SQLite/MySQL
• 开发环境：Jupyter Notebook/PyCharm

3. 输出成果

• 完整的Python代码库（含注释与文档）。
• 系统演示视频或交互式Web页面。
• 技术报告（含系统设计、实现细节、测试结果）。

三、任务分工与进度安排

阶段	时间	任务内容	负责人
需求分析与设计	第1周	完成系统架构设计、数据源调研	全组
数据采集与处理	第2周	爬取旅游数据，构建本地数据库	数据组
大模型集成	第3周	完成Prompt设计、模型调用与结果解析	算法组
路线优化算法	第4周	实现路径规划与评分算法	算法组
可视化开发	第5周	开发Web/GUI界面，集成地图功能	前端组
系统测试与优化	第6周	功能测试、性能优化、撰写技术报告	全组

四、预期成果与创新点

1. 预期成果
   • 用户可通过自然语言输入需求，获得个性化旅游路线推荐。
   • 系统支持动态调整（如天气突变、预算变化时的路线重规划）。
2. 创新点
   • 结合大模型的语义理解能力，实现更智能的路线生成（而非传统规则匹配）。
   • 集成多源数据（用户评价、实时交通、天气等），提升推荐合理性。

五、资源与预算

• 硬件资源：普通开发电脑（需支持GPU加速，如NVIDIA显卡）。
• 软件资源：Python开发环境、大模型API密钥、地图API密钥。
• 预算：约2000元（主要用于API调用费用与数据采购）。

六、风险评估与应对

1. 大模型响应延迟
   • 风险：API调用超时或成本过高。
   • 应对：本地部署轻量化模型，或设置缓存机制。
2. 数据质量问题
   • 风险：爬取数据不完整或存在噪声。
   • 应对：人工校验关键数据，结合多数据源交叉验证。

七、验收标准

1. 系统能正确解析用户需求并生成至少3条备选路线。
2. 路线推荐合理（如时间安排、预算分配、景点热度匹配）。
3. 用户满意度达80%以上（通过问卷测试）。

任务书编制人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

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可根据实际项目需求调整内容，例如增加伦理审查（如用户隐私保护）或扩展多语言支持功能。

运行截图

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项目案例

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