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

原创于 2025-12-14 09:22:16 发布 · 451 阅读

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#课程设计 #数据分析 #大数据 #django #数据挖掘 #毕业设计 #推荐算法

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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》的任务书模板，可根据实际需求调整细节：

任务书：Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统

一、项目背景与目标

背景
随着出行需求的多样化，传统路线规划系统难以满足用户对实时性、个性化及复杂场景的需求。结合Django框架的高效Web开发能力与LLM（大语言模型）的语义理解、数据分析优势，构建智能路线规划与推荐系统，可提升用户体验并挖掘数据价值。
目标
- 开发基于Django的Web端智能路线规划平台，集成LLM大模型（如GPT、LLaMA等）实现自然语言交互。
- 通过用户行为数据分析与实时交通数据融合，提供个性化路线推荐。
- 构建可视化分析模块，辅助用户决策与系统优化。

二、任务范围与功能模块

1. 系统架构设计

前端：基于HTML/CSS/JavaScript的响应式界面，集成地图API（如Google Maps、高德地图）。
后端：Django框架搭建RESTful API，管理用户请求与数据交互。
数据库：MySQL/PostgreSQL存储用户数据、路线历史、交通状态等。
大模型集成：通过LangChain或直接调用LLM API实现语义理解与生成式推荐。

2. 核心功能模块

（1）用户交互模块

支持自然语言输入（如“从A到B避开拥堵，预算30元”）。
LLM解析用户意图，提取关键参数（起点、终点、偏好、时间等）。

（2）路线规划引擎

调用第三方地图API（如OpenRouteService）获取基础路线。
结合实时交通数据（如拥堵指数、天气）动态调整路线。
融入用户历史行为数据（如常去地点、偏好交通方式）生成个性化方案。

（3）数据分析与推荐模块

用户画像构建：基于行为数据（点击、选择路线、反馈）训练分类模型。
协同过滤推荐：挖掘相似用户偏好，推荐热门或高评分路线。
LLM生成式推荐：根据用户当前上下文生成解释性推荐理由（如“此路线虽长5分钟，但沿途有咖啡馆”）。

（4）可视化与反馈模块

路线对比可视化（时间、距离、费用、舒适度等维度）。
用户反馈机制（评分、评论）用于优化推荐模型。

三、技术实现路径

Django后端开发
- 配置Django项目，设计数据库模型（用户、路线、反馈等）。
- 实现API接口（用户认证、路线查询、数据提交）。
LLM集成方案
- 选择LLM模型（如GPT-3.5/4、Qwen、InternLM）并部署或调用云服务。
- 通过Prompt Engineering优化意图识别与推荐生成效果。
数据分析与机器学习
- 使用Pandas/NumPy处理用户行为数据。
- 基于Scikit-learn或TensorFlow构建用户偏好预测模型。
前端与地图集成
- 使用Leaflet/D3.js实现路线可视化。
- 调用地图API展示路线详情与周边信息。

四、任务分工与时间计划

阶段	任务内容	负责人	时间节点
需求分析	明确功能需求，设计系统原型	产品经理	第1周
技术选型	确定Django版本、LLM模型、地图API	技术架构师	第2周
数据库设计	完成ER图与数据表结构设计	后端开发	第3周
核心开发	实现API接口、LLM集成、推荐算法	全栈开发	第4-8周
测试优化	功能测试、性能调优、用户反馈收集	测试团队	第9周
部署上线	服务器配置、域名备案、监控维护	DevOps	第10周

五、预期成果

可交付成果
- 完整的Django项目代码库（含文档）。
- 部署在云服务器上的可访问Web系统。
- 测试报告与用户手册。
性能指标
- 路线规划响应时间≤2秒（90%请求）。
- 推荐准确率（用户选择率）≥75%。
- 系统并发支持≥1000用户。

六、风险评估与应对

LLM调用成本过高
- 应对：优化Prompt减少token使用，或采用本地轻量化模型。
实时数据延迟
- 应对：引入缓存机制，设置数据更新频率阈值。
用户隐私泄露
- 应对：数据脱敏处理，遵守GDPR等法规。

七、附录

参考技术文档：Django官方文档、LLM API说明、地图API开发指南。
依赖库清单：Django、LangChain、Pandas、Scikit-learn等。

任务书签署
项目负责人：________________
日期：________________

此任务书可根据实际项目规模、团队配置和技术栈进一步细化，建议结合敏捷开发模式（如Scrum）分阶段迭代推进。

运行截图

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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