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 2025-12-22 22:11:53 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-22 22:11:53 发布 · 847 阅读

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介绍资料

以下是为《Python+AI大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统》设计的任务书模板，内容涵盖项目背景、目标、技术路线、任务分解及交付成果等核心要素：

一、项目背景

需求分析
- 传统路线规划系统依赖静态数据，缺乏动态环境（如交通、天气）的实时响应能力。
- 用户个性化需求（如偏好景点、餐饮类型）未被充分挖掘，推荐结果同质化严重。
- AI大模型（如GPT、LLaMA）在数据处理与语义理解上的优势尚未应用于路线规划场景。
项目意义
- 构建基于Python与AI大模型的智能系统，实现动态路线优化与个性化推荐。
- 提升用户体验，降低出行时间成本，为旅游、物流等行业提供技术支撑。

二、项目目标

核心目标
- 开发一套集成AI大模型的智能路线规划系统，支持实时数据分析与个性化推荐。
- 实现以下功能：
  - 动态路线规划（基于交通、天气等实时数据）。
  - 用户行为分析与偏好建模。
  - 多目标优化推荐（时间最短、成本最低、体验最优）。
技术指标
- 支持百万级数据点的实时处理，响应时间≤2秒。
- 推荐准确率≥85%（基于用户历史行为与反馈）。
- 系统可扩展性：支持接入第三方API（如高德地图、OpenWeather）。

三、技术路线

开发框架与工具
- 编程语言：Python 3.8+
- AI大模型：LLaMA 2/GPT-3.5（API调用或本地部署）
- 数据处理：Pandas、NumPy、PySpark
- 机器学习：Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch（用于用户偏好预测）
- 可视化：Matplotlib、Plotly、Streamlit（交互式界面）
- 地图集成：Folium/Leaflet（路线可视化）、高德/Google Maps API
系统架构
- 数据层：实时交通/天气API、用户行为数据库（MySQL/MongoDB）。
- 算法层：
  - 动态路线优化（Dijkstra/A*算法改进）。
  - 用户画像构建（协同过滤、NLP语义分析）。
- 应用层：Web端/移动端交互界面，支持推荐结果展示与反馈。

四、任务分解与时间计划

阶段	任务内容	交付成果	时间
1. 需求分析	调研用户需求，定义功能模块与技术指标	《需求规格说明书》	第1-2周
2. 数据采集	接入交通、天气API，构建用户行为数据集	原始数据集、API文档	第3-4周
3. 模型开发	训练用户偏好预测模型，优化路线规划算法	训练好的模型文件、算法代码	第5-8周
4. 系统集成	开发前后端交互界面，集成大模型API与地图服务	可运行的系统原型	第9-10周
5. 测试优化	性能测试（压力测试、A/B测试），修复漏洞	测试报告、优化后的系统	第11-12周
6. 部署上线	部署至云服务器（AWS/Aliyun），编写用户手册	部署文档、系统访问链接	第13周