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

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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技术说明

一、系统概述

本系统基于Django框架与大语言模型（LLM）技术，构建了一个智能化的路线规划与个性化推荐平台。系统通过整合多源数据（如交通网络、POI兴趣点、实时交通状态、用户行为日志等），结合LLM的语义理解能力与混合推荐算法，实现从需求解析、路线生成到个性化推荐的全流程智能化。该系统适用于旅游、物流、通勤等场景，能够显著提升用户决策效率与体验。

二、技术架构设计

2.1 前后端分离架构

• 后端（Django）：
  • 核心功能：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。
  • 关键组件：
    • Django REST Framework (DRF)：快速构建API，支持序列化、认证及权限控制。
    • Celery + Redis：异步处理耗时任务（如路线计算、模型推理），避免阻塞主线程。
    • Django Channels：支持WebSocket实时通信（如交通状态推送、动态路线更新）。
  • 数据流：用户请求 → Nginx负载均衡 → Django视图函数 → 数据库/缓存/第三方API → 返回JSON响应。
• 前端（Vue.js）：
  • 核心功能：实现交互式UI、动态数据渲染及用户行为采集。
  • 关键组件：
    • Vue 3 + Composition API：组件化开发，提升代码复用性。
    • Element Plus/Ant Design Vue：提供地图、表单、图表等UI组件。
    • ECharts/Mapbox GL JS：可视化路线规划结果（如路径动画、热力图）。
  • 交互流程：用户输入 → Vue组件触发API请求 → 动态更新DOM → 反馈结果。

2.2 大语言模型（LLM）集成

• 模型选择：GPT-4、Llama 2等，通过OpenAI API或本地部署（如LLaMA.cpp）调用。
• 需求解析：将用户自然语言输入（如“周末带娃去博物馆，避开拥堵”）转化为结构化查询：

  json

  1{
  2  "destination_type": "museum",
  3  "time_window": "weekend",
  4  "traffic_avoid": true
  5}

• 路线优化建议：生成文本描述的备选方案（如“推荐路线A：虽然距离长5%，但可节省20分钟”）。
• 后端调用：Django通过requests库调用LLM API，处理响应并返回前端。

2.3 数据层设计

• 数据来源：
  • 静态数据：景点信息、POI兴趣点、交通网络（从OpenStreetMap导入）。
  • 动态数据：实时交通（高德/Google Maps API）、天气（OpenWeatherMap）、用户行为日志。
• 数据库设计：
  • MySQL：存储结构化数据（如用户信息、历史路线、POI数据）。
  • Redis：缓存热门路线、用户画像及实时数据，设置TTL（如5分钟）。
  • MongoDB：存储非结构化数据（如用户评论、LLM生成的文本建议）。
• 数据处理流程：

  python

  1# 示例：爬取实时公交数据并存储到Redis
  2import requests
  3import redis
  4r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
  5def fetch_bus_data():
  6    response = requests.get("https://api.example.com/bus/realtime")
  7    data = response.json()
  8    r.set("bus:realtime", str(data), ex=300)  # 缓存5分钟

三、核心功能实现

3.1 用户画像建模

• 显式数据：注册信息（年龄、职业）、偏好标签（历史收藏路线）。
• 隐式数据：浏览时长、点击行为、路线调整记录。
• 标签体系：
  • 使用TF-IDF提取用户评论关键词，结合LSTM预测短期兴趣。
  • 通过Word2Vec将用户行为序列转化为低维向量，用于相似度计算。

3.2 智能推荐算法

3.2.1 混合推荐模型

• 协同过滤（CF）：

  • 基于Item的CF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：

sim(ri​,rj​)=∣Ui​∣⋅∣Uj​∣​∣Ui​∩Uj​∣​

 

1其中 $U_i$ 为喜欢路线 $r_i$ 的用户集。

• 内容推荐（CB）：

  • 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。
  • 示例特征向量：[博物馆:1, 公园:0, 地铁:1, 步行:0]。

• 加权融合：

score=α⋅CF_score+(1−α)⋅CB_score

其中 α 根据用户冷启动状态动态调整。

3.2.2 多目标优化算法

• 目标函数：

min(w1​⋅time+w2​⋅cost−w3​⋅satisfaction)

• 约束条件：出发时间、预算上限、必经点。
• 算法实现：
  • 遗传算法：编码路线为染色体，通过交叉、变异生成新解，适应度函数为上述目标函数。
  • Dijkstra变种：在交通图中动态调整边权重（如拥堵时增加时间成本）。

3.3 路线可视化与交互

• 地图渲染：使用Mapbox GL JS加载GeoJSON格式的路线数据，支持缩放、拖拽及图层控制。
• 动态效果：通过CSS动画或ECharts的timeline组件展示路线随时间的变化（如交通拥堵扩散）。
• 交互功能：
  • 点击路线节点显示详情（景点介绍、预计到达时间）。
  • 拖拽节点重新规划路径，实时反馈新路线信息。

四、安全与性能优化

4.1 安全机制

• 传输层：HTTPS（TLS 1.2+）加密用户请求。
• 存储层：AES-256加密敏感字段（如用户密码、支付信息）。
• 访问控制：
  • Django的@permission_required装饰器限制API访问权限。
  • JWT（JSON Web Token）实现无状态认证，前端存储Token于HttpOnly Cookie。
• 输入验证：
  • SQL注入：Django ORM自动参数化查询。
  • XSS：Vue.js默认转义HTML内容，手动绑定使用v-html时需严格过滤。

4.2 性能优化

• 数据库优化：
  • 分库分表：将用户数据与路线数据分离，使用MySQL分片中间件（如MyCat）。
  • 索引设计：为高频查询字段（如user_id、route_id）创建复合索引。
• 缓存策略：
  • Redis缓存热门路线与用户画像，减少数据库压力。
  • CDN加速静态资源（JS/CSS/图片）部署。
• 异步任务：
  • Celery任务队列处理路线计算，避免阻塞Django主线程。

  python

  1# tasks.py
  2from celery import shared_task
  3@shared_task
  4def calculate_route(user_id, params):
  5    # 调用推荐算法生成路线
  6    result = ...
  7    return result

五、部署与运维

5.1 开发环境配置

• 后端依赖：

  text

  1# requirements.txt
  2Django==4.2
  3djangorestframework==3.14
  4celery==5.3
  5redis==4.5

• 前端依赖：

  json

  1// package.json
  2{
  3  "dependencies": {
  4    "vue": "^3.3",
  5    "axios": "^1.4",
  6    "mapbox-gl": "^2.15"
  7  }
  8}

5.2 生产环境部署

• 容器化：

  dockerfile

  1# 后端镜像
  2FROM python:3.9
  3WORKDIR /app
  4COPY . .
  5RUN pip install -r requirements.txt
  6CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "project.wsgi"]

• 集群部署：
  • 使用Kubernetes管理多容器实例，实现自动扩缩容。
  • Nginx负载均衡分发请求至多个Django实例。

六、总结

本系统通过Django与LLM的深度集成，结合混合推荐算法与多目标优化技术，实现了路线规划与个性化推荐的全流程智能化。系统在旅游、物流等场景中具有显著应用价值，能够显著提升用户决策效率与体验。未来可进一步探索联邦学习、知识图谱等技术，以增强系统的隐私保护与推荐准确性。

运行截图

 

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