计算机毕业设计Python+AI大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统旅游路线推荐系统旅游路线规划系统大数据毕业设计

最新推荐文章于 2025-12-06 10:12:53 发布

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#课程设计 #人工智能 #大数据 #hadoop #毕业设计 #爬虫 #数据可视化

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介绍资料

Python+AI大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统文献综述

摘要

随着城市化进程加速与智能交通系统发展，传统路线规划已无法满足用户对实时性、个性化的需求。Python凭借其丰富的生态库与AI大模型的深度融合，为智能路线规划与个性化推荐提供了新的技术路径。本文综述了Python与AI大模型在路线规划、数据分析及推荐系统中的技术架构、算法创新及行业应用，重点分析了多源数据融合、强化学习优化、知识图谱推理等关键技术，为智能交通领域的个性化服务提供理论支撑与实践参考。

关键词

Python；AI大模型；智能路线规划；个性化推荐；多源数据融合；强化学习

1. 引言

截至2023年，我国城镇化率已超65%，城市交通需求爆发式增长。传统路线规划系统依赖静态路网权重，难以应对突发事故、恶劣天气等动态场景。例如，某物流企业采用基于历史拥堵数据的固定路线规划，在突发事故场景下导致配送时效下降40%。与此同时，个性化推荐系统在电商、旅游等领域成为提升用户体验的核心工具，但传统协同过滤或内容推荐算法存在冷启动问题（新用户推荐准确率不足30%）、长尾商品曝光率低（仅占推荐流量的15%）等缺陷。

Python与AI大模型的融合为解决上述问题提供了技术突破口。通过多模态数据融合、强化学习优化和混合推荐算法，系统可实现动态路径调整与个性化推荐，显著提升物流效率与用户满意度。本文从技术架构、算法创新、行业应用三个维度展开综述，重点分析Python生态库（如Pandas、TensorFlow）与AI大模型（如DeepSeek-R1、CLIP）在智能路线规划中的应用。

2. 技术架构与核心模块

2.1 多源数据融合层

智能路线规划需整合结构化数据（GPS轨迹、POI坐标）、半结构化数据（交通公告文本）和非结构化数据（道路摄像头图像）。Python的Pandas库支持高效的数据清洗与标准化，例如去除重复记录、填充缺失值、统一时间格式。某电商平台通过构建用户行为数据库，结合AI模型分析用户浏览路径，识别出“浏览-加购-放弃”的典型模式，为推荐策略优化提供依据。

在物流场景中，系统需融合订单信息（起点、终点、重量）、实时交通数据（GPS轨迹、事故报告）及天气数据。例如，某物流企业通过调用高德地图API获取实时路况，结合LSTM模型预测交通延误，动态调整推荐路线中的交通方式，使行程延误率降低22%。

2.2 AI大模型推理层

AI大模型通过语义理解与动态推理能力，显著提升路线规划的实时性与个性化水平。基于Transformer架构的模型（如DeepSeek-R1、GPT-3.5）通过微调实现用户意图解析，例如准确理解模糊需求（如“推荐适合亲子游的3日鼓浪屿行程”），生成包含景点开放时间、交通方式的结构化行程。实验表明，该模型在路线合理性评分上较传统规则引擎提升37%。

在推荐系统中，AI大模型可结合知识图谱实现语义推理。例如，某教育平台构建“学生-知识点-题目”的图谱，利用PyG（PyTorch Geometric）库实现图神经网络（GNN）训练，为学生推荐与其知识薄弱点相关的练习题，同时生成“因未掌握‘二次函数’而推荐此类题目”的解释文本，提升用户信任度。