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
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#课程设计 #大数据 #python #深度学习 #人工智能 #推荐算法 #毕业设计

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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

  1. 背景
    随着旅游业的发展，游客对个性化、高效化的旅游路线规划需求日益增长。传统旅游规划依赖人工经验或简单算法，难以兼顾用户偏好、时间成本、交通衔接、景点热度等多维度因素。
    近年来，人工智能（AI）与大语言模型（LLM）的快速发展为智能旅游推荐提供了新思路。结合Python的灵活性与大模型的语义理解能力，可构建动态、精准的旅游路线规划系统。

  2. 意义

    • 用户层面：提供个性化路线推荐，节省规划时间，提升旅游体验。
    • 行业层面：助力旅游平台差异化竞争，推动智慧旅游发展。
    • 技术层面：探索大模型在多模态数据（文本、地理、时间）中的应用场景。

二、国内外研究现状

  1. 传统旅游推荐系统
    • 基于协同过滤、内容推荐或混合推荐算法（如基于用户评分的景点推荐）。
    • 局限性：静态数据、缺乏实时性、难以处理复杂约束条件。
  2. 基于AI的旅游规划研究
    • 国外：部分研究结合强化学习或图神经网络优化路线（如Google Trips）。
    • 国内：阿里旅行、携程等平台已应用简单AI推荐，但深度个性化不足。
  3. 大模型的应用潜力
    • LLM（如GPT、文心一言）可理解自然语言需求，生成动态路线描述。
    • 结合地理信息系统（GIS）与实时数据（天气、人流），提升推荐合理性。

三、研究目标与内容

  1. 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，支持以下功能：
    • 用户偏好输入（自然语言或选项式）。
    • 动态生成多日行程，优化时间、交通、预算等约束。
    • 提供路线可视化与交互式调整功能。
  2. 研究内容
    • 数据层：整合景点信息（开放API、爬虫数据）、用户历史行为、实时交通数据。
    • 算法层：
      • 调用大模型（如GPT-4、文心一言）解析用户需求并生成候选路线。
      • 结合Python实现路径优化算法（如遗传算法、Dijkstra算法）。
    • 应用层：开发Web或移动端交互界面，支持路线展示与反馈迭代。

四、研究方法与技术路线

  1. 技术栈
    • 编程语言：Python（数据处理、算法实现）。
    • 大模型接口：OpenAI API、百度ERNIE等。
    • 数据可视化：Matplotlib、Folium（地图展示）。
    • 前后端开发：Flask/Django（后端）、HTML/CSS/JavaScript（前端）。
  2. 技术路线
    • 需求分析：调研用户痛点，定义系统功能模块。
    • 数据采集与预处理：清洗景点数据、用户评价、交通时刻表等。
    • 模型训练与调优：微调大模型以适应旅游场景问答。
    • 系统集成：连接大模型API、优化算法与前端交互。
    • 测试与优化：通过A/B测试验证推荐效果，迭代改进。

五、预期成果与创新点

  1. 预期成果
    • 完成可运行的旅游路线推荐系统原型。
    • 发表相关论文或技术文档，申请软件著作权。
  2. 创新点
    • 多模态融合：结合大模型语义理解与结构化数据优化。
    • 动态调整：支持实时数据（如天气突变）触发路线重规划。
    • 个性化深度：超越传统标签推荐，实现“千人千面”的行程设计。

六、进度安排

阶段时间任务
第1-2月文献调研、需求分析确定技术方案与数据来源
第3-4月数据采集与模型训练搭建基础推荐框架
第5-6月系统开发与测试完成前后端集成与优化
第7月论文撰写与答辩准备总结成果并撰写文档

七、参考文献

[1] 李XX. 基于深度学习的旅游推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2022.
[2] OpenAI. GPT-4 Technical Report[R]. 2023.
[3] 王XX. 大模型在智慧旅游中的应用前景[J]. 人工智能, 2023.
[4] 携程技术团队. 旅游路线优化算法实践[EB/OL]. 2021.

备注：实际引用需根据具体文献调整格式。

指导教师意见：
（此处预留导师签字与评语）

开题报告通过与否：
（此处预留学院盖章）

撰写建议

  1. 结合具体大模型（如GPT-4、通义千问）的API文档细化技术实现。
  2. 补充用户调研数据（如问卷结果）增强需求分析说服力。
  3. 考虑伦理与隐私问题（如用户数据脱敏处理）。

希望以上内容对您的开题报告撰写有所帮助！

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