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

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介绍资料

以下是为《Python+大模型旅游路线规划系统》设计的任务书模板，涵盖项目背景、目标、技术方案、任务分解及实施计划等内容：

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任务书：Python+大模型旅游路线规划系统

一、项目背景

1. 行业痛点
   • 传统旅游规划依赖人工经验，难以高效处理海量景点、交通、住宿等动态数据。
   • 用户需求多样化（如“3天2夜亲子游”“低成本摄影之旅”），现有推荐系统缺乏个性化与上下文理解能力。
2. 技术机遇
   • 大模型优势：LLM（如Qwen、DeepSeek）可解析用户模糊需求，生成结构化规划逻辑。
   • Python生态：丰富的库（如NetworkX、Pandas、Folium）支持路线优化与可视化。
3. 项目价值
   构建智能化、可解释的旅游路线推荐系统，降低用户决策成本，提升旅游平台用户留存率。

二、项目目标

1. 核心功能
   • 需求解析：支持自然语言输入（如“带老人和小孩的杭州3日游，预算5000元”）。
   • 路线生成：结合景点热度、交通耗时、用户偏好，推荐多日行程及备选方案。
   • 动态调整：根据实时天气、景区限流等数据优化路线。
2. 性能指标
   • 路线规划响应时间≤3秒（90%请求）。
   • 推荐路线用户满意度≥80%（通过A/B测试验证）。
   • 支持城市级景点数据（≥1000个POI）与跨城交通网络。

三、技术方案

1. 系统架构

mermaid

	graph TD
	A[用户输入] --> B[大模型需求解析]
	B --> C[结构化需求: 目的地/天数/预算/人群]
	C --> D[数据层]
	D --> E[景点/交通/住宿知识库]
	D --> F[实时数据API]
	E & F --> G[Python规划引擎]
	G --> H[路线生成算法]
	H --> I[多目标优化]
	I --> J[推荐结果]
	J --> K[可视化交互]

2. 关键技术模块

模块	技术选型	功能描述
需求解析	Qwen-7B/DeepSeek-R1	将自然语言转换为结构化参数（如{"city": "杭州", "days": 3, "budget": 5000}）
数据集成	PostgreSQL + Redis	存储景点属性（评分、开放时间）、交通时刻表、实时数据缓存
路线生成	NetworkX + OR-Tools	基于Dijkstra算法优化每日行程顺序，考虑时间窗约束
多目标优化	NSGA-II遗传算法	平衡预算、景点热度、交通耗时、体力消耗等目标
可视化	Folium + ECharts	生成交互式地图与甘特图展示路线细节

3. 大模型融合方案

• 意图理解：使用LLM提取用户隐性需求（如“喜欢历史”→推荐博物馆优先）。
• 动态解释：生成推荐理由（如“西湖景区人流量较大，建议周二上午游览”）。
• 异常处理：当原始路线不可行时，通过LLM提供替代方案（如“原定酒店满房，推荐同价位2公里内备选”）。

四、任务分解与里程碑

阶段1：需求分析与数据准备（2周）

• 任务1.1：调研用户典型需求场景（如情侣游、 solo 旅行、商务考察）。
• 任务1.2：爬取高德地图、携程等平台的景点POI数据与用户评价。
• 任务1.3：设计数据库表结构（景点、交通、住宿、用户历史行为）。

阶段2：大模型微调与API开发（3周）

• 任务2.1：在旅游对话数据集上微调Qwen模型，优化地点实体识别能力。
• 任务2.2：开发Flask接口，封装需求解析与推荐理由生成功能。
• 任务2.3：集成实时天气、景区限流等第三方API。

阶段3：核心算法实现（4周）

• 任务3.1：实现基于NetworkX的每日行程排序算法（考虑景点开放时间与距离）。
• 任务3.2：开发多目标优化模块，支持用户自定义权重（如“预算优先”或“体验优先”）。
• 任务3.3：设计备选路线生成逻辑（如当某景点关闭时自动替换）。

阶段4：系统集成与测试（2周）

• 任务4.1：构建Web前端（Streamlit/Gradio）或微信小程序交互界面。
• 任务4.2：模拟1000+用户请求进行压力测试，优化数据库查询效率。
• 任务4.3：开展用户内测，收集反馈调整推荐策略。

阶段5：部署与迭代（1周）

• 任务5.1：使用Docker容器化部署系统至云服务器（如阿里云ECS）。
• 任务5.2：配置Prometheus监控关键指标（响应时间、错误率）。
• 任务5.3：建立用户反馈闭环，定期更新景点数据与模型版本。

五、资源与风险评估

1. 资源需求

• 硬件：GPU服务器（用于大模型推理）、4核8G云服务器（部署系统）。
• 数据：需获取至少50个城市、10000+个景点的结构化数据。
• 人员：全栈工程师（1人）、算法工程师（1人）、数据标注员（兼职）。

2. 风险与应对

• 风险1：大模型生成不合理路线（如推荐已关闭景点） → 增加规则引擎过滤黑名单景点。
• 风险2：实时数据API调用限制 → 本地缓存高频查询结果（如天气数据）。
• 风险3：多目标优化算法复杂度高 → 采用启发式算法（如模拟退火）替代精确求解。

六、交付成果

1. 系统代码：GitHub仓库（含前后端代码、模型权重、数据预处理脚本）。
2. 技术文档：API接口说明、数据库设计图、部署教程。
3. 测试报告：A/B测试结果、性能基准数据、用户反馈汇总。

项目负责人：XXX
起止日期：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日

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此任务书可根据实际需求调整技术细节（如替换大模型为GPT-4o mini或Llama3），重点突出大模型与Python算法的协同设计逻辑。

运行截图

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