计算机毕业设计对标硕论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 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 647 阅读

27 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#课程设计 #大数据 #python #毕业设计 #爬虫 #数据可视化 #机器学习

大数据毕业设计专栏收录该内容

6021 篇文章

订阅专栏

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

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——基于用户偏好的智能旅游路线推荐

一、研究背景与意义

背景
- 旅游行业数字化转型：随着自由行、定制游需求增长，用户对个性化、智能化路线规划的需求日益迫切。
- 大模型技术突破：以GPT、Llama、文心一言等为代表的大语言模型（LLM）具备强大的自然语言理解与生成能力，可解析用户模糊需求（如“适合亲子游的3日杭州攻略”）。
- Python生态优势：Python拥有丰富的数据处理（Pandas、NumPy）、地图API集成（Folium、Google Maps）和机器学习库（Scikit-learn、TensorFlow），适合快速开发原型系统。
意义
- 技术价值：探索大模型在旅游领域的应用场景，结合传统推荐算法提升路线规划的智能化水平。
- 商业价值：为OTA平台（如携程、飞猪）提供低成本、高灵活性的定制化推荐解决方案。
- 用户体验：解决传统模板化路线推荐缺乏个性化、动态调整能力不足的问题。

二、国内外研究现状

旅游路线推荐研究
- 传统方法：基于协同过滤、内容过滤或图算法（如Dijkstra最短路径）的静态推荐（如[1]）。
- 多目标优化：部分研究结合时间、预算、交通方式等约束条件进行路线规划（如[2]）。
大模型在旅游领域的应用
- 需求理解：利用LLM解析用户自然语言输入，提取关键偏好（如景点类型、预算范围）（如[3]）。
- 内容生成：通过Prompt工程生成路线描述或攻略文本，但缺乏动态规划能力（如ChatGPT插件“Trip Planner”）。
现存问题
- 现有系统多依赖规则或静态数据，难以适应实时变化（如天气、景区人流）。
- 大模型与路线规划算法的融合机制尚未成熟，推荐结果可解释性不足。

三、研究目标与内容

研究目标
- 设计并实现一个基于Python与大模型的旅游路线推荐系统，支持用户自然语言交互、个性化路线生成与动态调整。
研究内容
- 数据层：
  - 构建旅游知识库：整合景点信息（POI）、交通网络、用户评价、实时数据（天气、拥挤度）。
  - 数据预处理：使用Python清洗结构化（CSV/API）与非结构化数据（文本评论）。
- 模型层：
  - 需求解析模块：基于大模型（如Llama 3、Qwen）提取用户偏好关键词（如“避开人群”“拍照打卡”）。
  - 路线规划算法：结合遗传算法、A*算法或强化学习，生成满足多约束条件的候选路线。
  - 排序优化模块：使用BERT或Sentence-BERT计算路线描述与用户偏好的语义匹配度。
- 交互层：
  - 开发Python Flask/Django后端，提供RESTful API。
  - 设计前端界面（可选Streamlit/Gradio），支持用户输入、路线可视化与反馈。

四、研究方法与技术路线

方法
- 混合推荐策略：结合大模型的语义理解能力与传统算法的优化效率。
- 实时数据融合：通过API调用高德地图、天气预报等动态信息，调整推荐结果。
- 用户反馈闭环：引入强化学习机制，根据用户点击/评分优化模型参数。

技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[用户输入\n自然语言需求] --> B[大模型需求解析]`
	`B --> C{偏好关键词提取}`
	`C -->\|景点类型\| D[POI数据库筛选]`
	`C -->\|时间/预算\| E[约束条件建模]`
	`D & E --> F[路线规划算法\n（遗传算法/A*）]`
	`F --> G[候选路线生成]`
	`G --> H[大模型语义排序]`
	`H --> I[推荐结果返回]`
	`I --> J[用户反馈收集]`
	`J --> K[模型迭代优化]`

五、预期成果与创新点

预期成果
- 完成系统原型开发，支持至少3类用户场景（如亲子游、摄影游、省钱游）。
- 在公开数据集（如携程评论、高德POI）上验证推荐准确率（Precision@K≥80%）。
- 发表1篇会议论文或申请1项软件著作权。
创新点
- 动态需求适配：通过大模型实时解析用户隐式需求（如“人少”“出片”），突破传统关键词匹配局限。
- 多模态交互：支持文本、语音、图片（如上传景点照片）等多形式输入。
- 轻量化部署：基于Python的微服务架构，降低系统开发与维护成本。

六、进度安排

阶段	时间	任务
需求分析	第1-2月	调研用户痛点，设计系统功能模块
数据准备	第3-4月	爬取旅游数据，构建知识库
模型开发	第5-7月	实现大模型微调与路线规划算法
系统集成	第8-9月	开发前后端，完成联调测试
实验评估	第10月	用户测试与性能优化
论文撰写	第11-12月	总结成果并撰写文档

七、参考文献

[1] Li X, et al. Personalized Travel Route Recommendation Using Multi-Objective Optimization[J]. TIST, 2021.
[2] Wang Y, et al. Dynamic Travel Planning with Real-Time Data[C]. KDD, 2022.
[3] OpenAI. GPT-4 Technical Report[EB/OL]. 2023.