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

原创于 2025-10-11 00:43:41 发布 · 833 阅读

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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，内容涵盖项目背景、目标、功能模块、技术路线、开发计划等核心要素：

任务书：Python+大模型旅游路线规划系统开发

一、项目背景

随着人工智能技术的快速发展，基于大语言模型（LLM）的个性化推荐系统成为旅游行业数字化转型的重要方向。传统旅游路线规划依赖人工经验，存在效率低、个性化不足等问题。本系统结合Python的灵活数据处理能力与大模型（如GPT、文心一言等）的自然语言理解和生成能力，构建智能化、动态化的旅游路线推荐平台，满足用户多样化需求。

二、项目目标

核心目标
- 开发基于Python与大模型的旅游路线规划系统，实现个性化路线推荐。
- 结合用户偏好、时间、预算等约束条件，生成最优旅行方案。
- 提供可视化路线展示与交互式调整功能。
技术目标
- 集成大模型API（如OpenAI GPT、通义千问等）实现自然语言交互。
- 使用Python生态工具（如Pandas、Scikit-learn、NetworkX）处理数据与算法。
- 构建前后端分离的Web应用（可选Flask/Django+Vue/React）。

三、功能模块设计

用户需求输入模块
- 支持自然语言输入（如“3天2夜北京亲子游，预算5000元”）。
- 提供表单式选项（目的地、时间、预算、兴趣标签等）。
数据处理与模型推理模块
- 调用大模型解析用户需求，提取关键参数。
- 结合本地旅游数据库（景点、交通、住宿、评价等）进行路线优化。
- 实现算法：基于图论的路线规划、多目标优化（时间/成本/兴趣平衡）。
路线推荐与展示模块
- 生成多条候选路线，包含每日行程、交通方式、费用预估。
- 支持地图可视化（集成百度/高德地图API）。
- 提供路线对比与手动调整功能。
用户反馈与迭代模块
- 收集用户对推荐路线的满意度评分。
- 通过强化学习优化模型推荐策略。

四、技术路线

开发环境
- 语言：Python 3.8+
- 框架：Flask/Django（后端）、Vue/React（前端，可选）
- 数据库：MySQL/MongoDB（存储旅游数据）
- 大模型：OpenAI GPT-3.5/4、文心一言、通义千问等API
关键技术
- 自然语言处理（NLP）：使用大模型解析用户意图。
- 数据挖掘：爬取旅游平台数据（如携程、马蜂窝）构建知识库。
- 算法设计：Dijkstra算法（最短路径）、遗传算法（多目标优化）。
- 可视化：ECharts/D3.js实现路线动态展示。
第三方服务
- 地图API：高德/百度地图SDK
- 天气API：获取目的地实时天气
- 支付接口：支持行程预订（可选扩展）

五、开发计划

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1-2周	调研用户需求，明确功能边界，设计系统架构。
数据准备	第3-4周	爬取旅游数据，清洗并存储至数据库；申请大模型API权限。
核心开发	第5-8周	实现NLP解析、路线规划算法、前后端交互。
测试优化	第9-10周	功能测试、性能优化（如响应速度）、用户反馈收集。
部署上线	第11-12周	服务器部署（云服务如AWS/阿里云），编写用户手册与文档。