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Django+LLM智能旅游推荐系统

最新推荐文章于 2025-12-03 15:48:03 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-03 15:48:03 发布 · 657 阅读

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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

Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统

摘要：随着城市化进程加速和智能交通发展，传统路线规划系统难以满足用户个性化需求。本文设计并实现基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划数据分析与个性化推荐系统，集成多源数据融合、用户画像建模及混合推荐算法，实现从需求解析、路线生成到个性化推荐的全流程智能化。实验表明，系统在推荐准确率和用户满意度上优于传统方法，有效提升出行体验，为智能交通领域个性化服务提供新方案。

关键词：Django框架；LLM大模型；智能路线规划；数据分析；个性化推荐

一、引言

城市化进程的加速和智能交通系统的快速发展，使得出行需求日益多样化。传统路线规划系统多依赖静态数据和规则算法，如基于Dijkstra、A*算法的静态路径规划，虽能提供基础路线规划，但缺乏动态调整能力，难以满足用户个性化、动态化的需求。例如，在旅游场景中，用户不仅希望获取最短路径，还期望避开拥堵路段、选择风景优美的路线；在通勤场景中，用户可能更关注时间成本和交通状况的实时变化。

LLM大模型凭借强大的语义理解和推理能力，在自然语言处理、推荐系统等领域展现出巨大潜力。结合Django框架的灵活性和高效性，构建智能路线规划数据分析与个性化推荐系统，能够整合多源数据，实现语义理解、实时数据分析和个性化推荐，为用户提供更优质、更贴合需求的出行服务。

二、相关技术概述

2.1 Django框架

Django是一款高效的Python Web框架，具有快速开发、安全稳定、易于扩展等优势。其采用MTV（Model-Template-View）架构模式，模型层（Model）负责数据存储和管理，模板层（Template）处理页面展示，视图层（View）处理业务逻辑。Django内置ORM（对象关系映射）工具，可方便地操作数据库，支持多种数据库如MySQL、PostgreSQL等。同时，Django提供丰富的中间件和插件，如用户认证、缓存、CSRF防护等，能快速构建安全可靠的Web应用。在智能路线规划系统中，Django可提供RESTful API接口，处理用户请求、数据存储、算法调用及第三方服务集成，为系统的后端开发提供强大支持。

2.2 LLM大模型

LLM大模型通过海量文本数据预训练，具备强大的语义理解、上下文关联和推理能力。在智能路线规划系统中，LLM大模型可实现语义理解，将用户自然语言输入转化为结构化查询，如将“周末带娃去博物馆，避开拥堵”转化为包含目的地类型、时间窗口、交通状况等信息的结构化数据。此外，LLM大模型还可用于分析实时交通信息、天气数据等多源数据，挖掘数据中的潜在信息，为路线规划和推荐提供更全面的依据。例如，利用LLM大模型解析实时交通新闻，获取道路施工、交通事故等信息，及时调整路线规划。

2.3 路线规划算法

传统的路线规划算法如Dijkstra算法、A*算法等，主要基于静态地图数据计算最短路径，但在动态交通场景中存在局限性。为适应实时交通变化，可结合遗传算法、蚁群算法等智能优化算法。遗传算法通过模拟生物进化过程，将路线编码为染色体，通过选择、交叉、变异等操作生成新的路线解，以适应度函数评估路线优劣，逐步优化路线规划。蚁群算法则模拟蚂蚁觅食行为，通过蚂蚁在路径上释放信息素，引导其他蚂蚁选择更优路径，实现动态路线规划。这些算法在处理复杂交通网络和实时交通信息时具有一定优势，但计算复杂度较高。

2.4 推荐算法

个性化推荐算法在智能路线规划系统中至关重要。协同过滤算法基于用户-物品交互数据，计算用户相似度或物品相似度，为用户推荐相似用户偏好的路线或与用户历史选择相似的路线。例如，采用杰卡德相似度与余弦相似度结合的方式计算用户相似度，找到与目标用户相似的其他用户，推荐这些用户喜欢的路线。基于内容的推荐算法根据物品特征和用户偏好，计算物品与用户之间的匹配度。在路线规划中，可提取路线特征（如景点类型、交通方式、时长）和用户偏好（如偏好景点类型、出行时间），通过余弦相似度匹配用户画像，为用户推荐符合其偏好的路线。混合推荐算法将协同过滤算法和基于内容的推荐算法的结果进行融合，根据一定权重分配策略生成最终推荐列表，综合两种算法优势，提高推荐准确性和个性化程度。

三、系统设计

3.1 系统架构设计

本系统采用前后端分离架构，前端负责用户交互和界面展示，后端处理业务逻辑和数据存储，通过API进行数据交互。

前端：采用Vue.js框架，利用其组件化开发特性，提高代码复用性和开发效率。结合Element Plus或Ant Design Vue等UI组件库，提供地图、表单、图表等丰富UI组件。使用ECharts或Mapbox GL JS实现路线规划结果的可视化，如路径动画、热力图等，增强用户体验。用户通过前端界面输入出行需求，如出发地、目的地、出行时间、偏好等，前端将用户输入封装为请求发送至后端API。
后端：基于Django框架构建，提供RESTful API接口，处理用户请求、数据存储、算法调用及第三方服务集成。使用Django REST Framework（DRF）快速构建API，支持序列化、认证及权限控制。通过Celery + Redis实现异步处理耗时任务，如路线计算、模型推理，避免阻塞Django主线程。利用Django Channels支持WebSocket实时通信，实现交通状态推送等功能。后端接收前端请求后，调用路线规划算法和推荐算法生成结果，通过API返回给前端。
数据库：采用MySQL存储结构化数据，如用户信息、路线信息、历史出行记录等。设计合理的数据库表结构，例如用户信息表存储用户注册信息，路线信息表存储路线详细信息，历史出行记录表记录用户历史出行数据。使用Redis作为缓存数据库，缓存热点数据，如热门路线、用户画像及实时数据，减少数据库访问压力，提高数据访问速度。

3.2 数据采集与预处理

数据采集：系统采集多源数据，包括静态数据和动态数据。静态数据如景点信息、POI（兴趣点）、交通网络等，可从OpenStreetMap等开源地图数据平台获取，或通过爬虫程序爬取相关网站数据。动态数据如实时交通信息（从高德、Google Maps等API获取）、天气信息（从OpenWeatherMap等API获取）、用户行为日志等。使用Python的Scrapy框架编写爬虫程序，模拟浏览器行为，解析网页结构，提取所需数据。对于提供API接口的数据源，使用Python的requests库调用API获取最新数据。
数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换和分析，去除重复数据、填补缺失值、统一数据格式等。使用Pandas进行数据清洗和转换，利用NumPy进行数值计算，Scikit-learn提供常用机器学习算法和工具。对于类别型特征，采用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）将其转换为数值型特征，以便机器学习模型处理。使用标准化（StandardScaler）或归一化（MinMaxScaler）方法对数值型特征进行缩放，使不同特征具有相同尺度，提高模型训练效果。

3.3 用户画像建模

用户画像建模是个性化推荐的基础。系统通过显式数据和隐式数据构建用户画像。显式数据包括用户注册信息（如年龄、职业）、偏好标签（如历史收藏路线）等，用户主动提供这些信息。隐式数据包括用户浏览时长、点击行为、路线调整记录等，通过系统记录和分析用户行为获取。使用TF-IDF算法提取用户评论关键词，结合LSTM模型预测用户短期兴趣。通过Word2Vec将用户行为序列转化为低维向量，用于相似度计算，进一步丰富用户画像。

3.4 智能推荐算法实现

协同过滤算法：基于Item的协同过滤计算路线相似度矩阵，推荐与用户历史偏好相似的路线。公式为：sim(ri,rj)=∣Ui∣⋅∣Uj∣∣Ui∩Uj∣，其中Ui为喜欢路线ri的用户集。提取路线特征（如景点类型、交通方式、时长），通过余弦相似度匹配用户画像。例如，为用户生成特征向量[博物馆:1,公园:0,地铁:1,步行:0]，与其他路线特征向量进行余弦相似度计算，为用户推荐相似路线。
基于内容的推荐算法：根据路线特征和用户偏好，计算路线与用户之间的匹配度。将路线特征和用户偏好进行向量表示，通过余弦相似度计算匹配度。例如，用户偏好风景优美、交通便捷的路线，系统提取路线特征后，计算路线与用户偏好的匹配度，为用户推荐符合其偏好的路线。
混合推荐算法：将协同过滤算法和基于内容的推荐算法的结果进行加权融合，公式为：score=α⋅CF_score+(1−α)⋅CB_score，其中α根据用户冷启动状态动态调整。在冷启动场景下，适当提高基于内容的推荐算法的权重，提高推荐准确性。例如，新用户没有历史出行记录时，主要基于用户注册信息和偏好标签进行基于内容的推荐；随着用户使用系统积累历史数据，逐渐增加协同过滤算法的权重，提供更个性化的推荐。

3.5 路线规划算法集成

系统集成多种路线规划算法，根据不同场景和需求选择合适算法。在静态交通场景中，可使用Dijkstra算法或A*算法计算最短路径；在动态交通场景中，结合遗传算法、蚁群算法等智能优化算法进行动态路线规划。同时，利用LLM大模型分析实时交通信息，调整路线规划算法中的边权重，如拥堵时增加时间成本，使路线规划更符合实际交通状况。例如，当检测到某路段发生拥堵时，提高该路段在路线规划算法中的时间权重，引导系统规划避开拥堵路段的路线。

四、系统实现与测试

4.1 系统实现

开发环境配置：后端依赖Python 3.9 + Django 4.2 + Django REST Framework 3.14 + Celery 5.3 + Redis 4.5等，前端依赖Vue 3.3 + Axios 1.4 + Mapbox GL 2.15等。使用虚拟环境管理项目依赖，确保开发环境的一致性和稳定性。
功能模块实现：按照系统设计实现用户认证模块、路线规划模块、推荐系统模块、数据分析模块等核心功能模块。用户认证模块实现用户注册、登录、密码找回等功能，保障用户信息安全；路线规划模块调用路线规划算法，根据用户输入生成路线规划结果；推荐系统模块根据用户画像和推荐算法为用户提供个性化路线推荐；数据分析模块对用户出行数据进行多维度分析，如时间维度分析、空间维度分析和用户行为分析，并通过ECharts可视化图表直观展示分析结果。

4.2 系统测试

功能测试：对系统各个功能模块进行测试，验证功能是否正常运行。例如，测试用户注册登录功能，检查用户能否成功注册和登录系统；测试路线规划功能，输入不同出发地、目的地和出行需求，检查系统能否生成合理路线规划结果；测试推荐系统功能，模拟不同用户行为，检查系统能否提供个性化路线推荐。
性能测试：使用压力测试工具对系统进行性能测试，模拟多用户并发访问系统，检查系统在高并发情况下的响应时间、吞吐量等性能指标。优化系统性能，如采用数据库索引优化、缓存策略优化、代码优化等措施，提高系统性能和稳定性。
用户满意度测试：邀请一定数量用户对系统进行试用，收集用户反馈意见，评估用户对系统功能和用户体验的满意度。根据用户反馈意见对系统进行改进和优化，提升用户满意度。

五、结论与展望

本文设计并实现了基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划数据分析与个性化推荐系统，通过集成多源数据融合、用户画像建模及混合推荐算法，实现了从需求解析、路线生成到个性化推荐的全流程智能化。实验结果表明，系统在推荐准确率和用户满意度上优于传统方法，有效提升了用户出行体验，为智能交通领域个性化服务提供了新方案。

未来研究可进一步探索以下方向：一是模型轻量化与边缘智能，开发适用于移动设备或边缘设备的大模型轻量化版本，实现实时路线规划和推荐，降低延迟和成本；二是多模态大模型融合，结合文本、图像、语音等多模态数据，构建更全面、准确的用户需求理解和路线规划模型，提升系统智能化水平；三是强化学习在路线规划中的应用，利用强化学习算法根据用户反馈和环境变化动态调整路线规划策略，实现更智能、自适应的路线规划服务。

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