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

基于Python与大模型的旅游推荐系统

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 · 619 阅读

18 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#课程设计 #大数据 #python #深度学习 #人工智能 #毕业设计 #爬虫

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

Python+大模型旅游路线规划系统技术说明
——旅游路线推荐系统

一、系统概述

本系统基于Python语言与大模型（如GPT-4、文心一言等）构建，旨在为用户提供个性化、智能化的旅游路线规划服务。系统通过分析用户偏好、时间预算、交通方式等条件，结合地理信息、景点热度、实时数据等，生成最优旅游路线，并支持动态调整与交互式推荐。

二、系统架构

系统采用分层架构设计，主要分为以下模块：

用户交互层
- 提供Web/移动端界面，支持用户输入旅游需求（目的地、时间、预算、兴趣标签等）。
- 显示推荐路线、景点详情、交通方案及费用估算。
数据处理层
- 数据采集：爬取公开旅游数据（如高德地图API、携程/马蜂窝景点库）、实时天气、交通拥堵信息。
- 数据清洗：去重、标准化景点名称、坐标转换（如WGS84到GCJ02）。
- 知识图谱构建：基于Neo4j或图数据库构建景点关联关系（如“故宫-天安门”邻近关系、“美食街-夜市”类型关联）。
大模型推理层
- 意图理解：通过大模型解析用户输入的自然语言需求（如“带娃的3天北京游”）。
- 路线生成：结合约束条件（时间、预算）和知识图谱，生成候选路线。
- 动态优化：根据实时数据（如景区限流、天气突变）调整路线。
算法优化层
- 路径规划算法：集成Dijkstra（最短路径）、遗传算法（多目标优化）或强化学习（动态环境适应）。
- 评分模型：基于用户历史行为、景点评分、热度等加权计算路线得分。
输出层
- 生成可视化路线图（集成Leaflet/Mapbox）、文字版行程表、费用明细及备选方案。

三、核心技术实现

1. 数据采集与预处理

API集成：

python

	`import requests`
	`def get_poi_data(city):`
	`url = "https://restapi.amap.com/v3/place/text"`
	`params = {"keywords": "景点", "city": city, "key": "YOUR_AMAP_KEY"}`
	`response = requests.get(url, params=params)`
	`return response.json()["pois"]`

数据清洗：使用Pandas处理缺失值、标准化坐标。

2. 大模型调用

意图理解与路线生成：
通过OpenAI API或本地大模型（如LLaMA2）解析需求并生成初步路线：
python

import openai
def generate_route(prompt):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response.choices[0].message["content"]
示例Prompt：
“用户需求：2天上海游，偏好历史建筑，预算2000元。生成包含交通、景点的详细行程。”

3. 路径规划算法

基于Dijkstra的优化：

python

	`import heapq`
	`def dijkstra(graph, start, end, time_limit):`
	`heap = [(0, start, [])]`
	`visited = set()`
	`while heap:`
	`(cost, node, path) = heapq.heappop(heap)`
	`if node == end and cost <= time_limit:`
	`return path + [node]`
	`if node in visited:`
	`continue`
	`visited.add(node)`
	`for neighbor, weight in graph[node].items():`
	`heapq.heappush(heap, (cost + weight, neighbor, path + [node]))`
	`return None`

4. 动态调整与推荐

实时数据融合：
通过WebSocket接收交通拥堵、景区限流信息，触发路线重规划：
python

from websocket import create_connection
def realtime_update():
ws = create_connection("wss://traffic.api/realtime")
while True:
data = ws.recv()
if "congestion" in data:
trigger_route_reoptimization()

四、系统特色功能

多模态交互
- 支持语音输入（如“帮我规划西安3日游”）、图片识别景点（通过CNN模型）。
个性化推荐
- 基于用户历史行为（如收藏的景点类型）训练推荐模型（协同过滤或Transformer）。
应急响应
- 突发天气/事件时，自动推荐附近室内景点或备选路线。
社交分享
- 生成可分享的H5页面，包含路线地图、预算清单。

五、技术挑战与解决方案

大模型幻觉问题
- 解决方案：结合知识图谱验证生成内容，设置置信度阈值。
实时数据延迟
- 解决方案：采用边缘计算（如AWS Greengrass）就近处理数据。
多目标优化冲突
- 解决方案：使用帕累托前沿分析平衡时间、费用、体验。

六、部署与扩展

容器化部署：通过Docker+Kubernetes实现弹性伸缩。
微服务架构：将路线规划、数据采集、用户管理拆分为独立服务。
多语言支持：集成i18n库支持中英文界面。

七、应用场景

自由行用户：快速生成定制化行程。
旅行社：批量生成团体游路线，降低人工成本。
智慧城市：与旅游局合作，优化区域旅游流量。

八、总结

本系统通过Python的灵活性与大模型的语义理解能力，结合传统算法与实时数据，实现了高效、智能的旅游路线规划。未来可扩展至AR导航、多语言导游等场景，进一步提升用户体验。

附录：技术栈

前端：React/Vue + Mapbox
后端：Python Flask/FastAPI
数据库：PostgreSQL（关系型）+ Neo4j（图数据库）
大模型：GPT-4/文心一言/LLaMA2
部署：Docker + AWS/GCP

（全文约3000字，可根据实际需求调整细节）

运行截图

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻