计算机毕业设计Django+LLM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 2025-12-03 19:20:14 发布

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#课程设计 #数据分析 #大数据 #django #spark #python #毕业设计

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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统
专业/方向：计算机科学与技术/人工智能应用
学生姓名：XXX
指导教师：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着城市化进程加速和交通出行需求多样化，传统路线规划系统（如地图导航软件）逐渐暴露出以下问题：

静态性：仅依赖实时路况数据，缺乏对用户历史行为、偏好等动态因素的分析；
同质化：推荐结果对所有用户趋同，无法满足个性化需求（如通勤、旅游、紧急出行等场景差异）；
效率瓶颈：海量数据下，传统算法难以快速生成最优路径并动态调整。

近年来，大语言模型（LLM，如GPT-4、LLaMA等）凭借其强大的语义理解和生成能力，为智能推荐系统提供了新思路。结合Django框架（高效Web开发工具）与LLM技术，可构建一个动态、个性化、高效率的路线规划与推荐系统，提升用户体验和交通资源利用率。

1.2 研究意义

理论意义：探索LLM在路线规划领域的应用，丰富智能推荐系统的技术路径；
实践意义：解决传统系统个性化不足的问题，为智慧交通、旅游导航等场景提供技术支撑；
社会价值：减少交通拥堵，降低碳排放，助力绿色出行。

二、国内外研究现状

2.1 路线规划与推荐系统研究现状

传统方法：基于Dijkstra、A*算法的静态路径规划，结合实时路况的动态调整（如Google Maps）；
个性化推荐：基于用户历史数据的协同过滤（CF）或矩阵分解（MF），但缺乏语义理解能力；
深度学习应用：利用RNN、Transformer模型处理时空序列数据，但未充分利用LLM的上下文感知能力。

2.2 LLM在推荐系统中的应用现状

语义理解：LLM可解析用户查询中的隐含需求（如“避开高速”“风景优美路线”）；
多模态融合：结合文本、图像、地图数据生成更丰富的推荐结果；
挑战：LLM的实时性、成本控制及与现有系统的集成问题。

2.3 现有研究的不足

缺乏将LLM与路线规划系统深度结合的框架设计；
个性化推荐仍依赖传统特征工程，未充分利用用户行为语义；
系统架构设计未兼顾高效性与可扩展性。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

设计并实现一个基于Django+LLM的智能路线规划系统，实现以下功能：

动态路线规划：结合实时路况、天气、事件等数据生成最优路径；
个性化推荐：根据用户历史行为、偏好及上下文（时间、场景）推荐路线；
数据分析与可视化：通过用户行为分析优化推荐策略，提升系统智能性。

3.2 研究内容

系统架构设计：
- 前端：用户交互界面（Web/移动端）；
- 后端：Django框架实现业务逻辑与API接口；
- 数据层：MySQL（结构化数据）+ Redis（缓存）+ 矢量数据库（LLM嵌入存储）；
- 算法层：LLM微调与Prompt工程，结合传统路径算法（如A*）。
关键技术实现：
- LLM集成：通过LangChain或自定义API调用LLM解析用户意图；
- 个性化推荐模型：基于用户画像（兴趣、习惯）的混合推荐算法；
- 动态调整机制：实时数据流处理（如Kafka）触发路线重规划。
数据分析与优化：
- 用户行为日志分析（点击率、停留时间等）；
- A/B测试验证推荐效果；
- 系统性能优化（响应时间、并发处理能力）。

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

文献调研法：分析现有路线规划与推荐系统技术；
实验法：对比不同LLM模型（如GPT-3.5、LLaMA2）在语义理解上的效果；
系统开发法：采用敏捷开发模式，分阶段实现功能模块。

4.2 技术路线

需求分析与设计：明确系统功能与非功能需求（如响应时间≤1s）；
数据准备：爬取公开地图数据（如OpenStreetMap）、模拟用户行为数据；
模型训练与微调：在特定场景数据集上微调LLM；
系统开发与测试：
- 开发Django后端服务；
- 集成LLM与路径算法；
- 前端可视化展示（ECharts/D3.js）；
部署与优化：Docker容器化部署，Nginx负载均衡。

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

完成系统原型开发，支持动态路线规划与个性化推荐；
发表1篇核心期刊或国际会议论文；
申请1项软件著作权。

5.2 创新点

技术融合创新：首次将LLM的语义理解能力与传统路径算法结合；
个性化深度优化：通过用户行为语义分析实现“千人千面”推荐；
轻量化部署方案：设计低成本、高并发的系统架构。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2周	完成技术选型与需求分析
系统设计	第3-4周	架构设计、数据库设计
模型开发	第5-8周	LLM微调、推荐算法实现
系统实现	第9-12周	前后端开发、集成测试
优化与论文	第13-16周	性能优化、成果总结与撰写

七、参考文献

[1] 李华等. 基于深度学习的智能交通推荐系统研究[J]. 计算机学报, 2022.
[2] OpenAI. GPT-4 Technical Report[EB/OL]. 2023.
[3] LangChain Documentation[EB/OL]. https://docs.langchain.com/, 2023.
[4] Django Official Documentation[EB/OL]. https://djangoproject.com/, 2023.

指导教师意见：
（此处留空，待导师填写）

注意事项：

根据实际研究调整技术细节（如LLM模型选择、数据集来源）；
需补充具体实验方案与评价指标（如准确率、推荐多样性）；
关注LLM的伦理与隐私问题（如用户数据脱敏）。

希望这份框架对您有所帮助！

运行截图

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