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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与智能交通系统发展，传统路线规划系统因依赖静态算法和有限数据源，难以满足用户个性化、动态化出行需求。本文提出基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划系统，通过整合多源数据、构建用户画像及混合推荐算法，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、用户满意度等指标上显著优于传统方法，为智慧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
城市化进程的加速与智能交通系统的快速发展，使出行需求呈现多样化特征。传统路线规划系统多基于Dijkstra、A*等静态算法，依赖有限地图数据生成最短路径，但缺乏动态调整能力。例如，在旅游场景中，用户不仅关注最短路径，还需避开拥堵路段、选择风景优美路线；通勤场景中，用户更关注时间成本与实时交通状况。传统系统因无法理解用户语义化需求（如“避开高速的亲子游路线”），导致推荐结果趋同化，难以满足个性化需求。
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，可解析用户模糊需求并生成结构化查询条件。Django作为Python生态的核心Web框架，其MTV架构、ORM工具及丰富的插件生态，为快速构建高效、安全的Web应用提供了技术支撑。将Django与LLM结合，可实现从数据采集、语义解析到路线生成与推荐的全流程智能化，成为解决传统系统局限性的关键路径。
二、相关研究综述
2.1 路线规划系统研究现状
传统路线规划系统以静态路径算法为核心，结合实时交通数据（如Google Maps）实现动态调整，但存在以下问题：
- 语义理解缺失：无法解析用户模糊需求（如“避开拥堵的亲子游路线”），需用户手动输入精确参数；
- 个性化能力不足：推荐结果对所有用户趋同，未考虑用户历史行为、偏好等动态因素；
- 数据源单一：依赖地图API获取实时路况，缺乏对天气、事件、用户评价等多源数据的整合。
2.2 LLM在推荐系统中的应用
LLM通过自监督学习捕获用户-路线关系的深层语义特征，为推荐系统提供新思路：
- 语义解析：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”解析为目的地类型、时间窗口等参数）；
- 多模态融合：结合文本、图像、音频等多源数据，提升推荐多样性（如分析景点图片特征与文本描述，理解路线特性）；
- 实时性优化：通过RAG（检索增强生成）技术调用实时数据（如交通新闻、天气预报），动态调整推荐结果。
2.3 现有研究不足
- 架构设计局限：缺乏将LLM与路线规划系统深度结合的框架，现有研究多聚焦于单一模块（如语义解析或路径优化）；
- 冷启动问题：新用户/新路线因历史数据缺失，推荐精度较低；
- 可解释性不足：深度学习模型缺乏透明度，难以向用户解释推荐理由。
三、系统架构设计
3.1 总体架构
系统采用前后端分离架构，分为数据采集层、数据存储层、算法层、后端服务层与前端交互层（图1）。
- 数据采集层：通过爬虫（Scrapy框架）采集静态数据（如景点信息、POI数据）与动态数据（如实时交通、天气、用户行为日志），同时接入高德地图API、OpenWeatherMap等第三方服务获取实时数据；
- 数据存储层：采用MySQL存储结构化数据（如用户信息、路线历史记录），Redis缓存高频查询结果（如热门路线、用户画像），MongoDB存储非结构化数据（如用户评论、LLM生成的文本建议）；
- 算法层：集成LLM大模型（如GPT-4、Llama 2）进行语义解析，结合遗传算法、蚁群算法等智能优化算法生成路线，并采用混合推荐算法（协同过滤+内容推荐）实现个性化推荐；
- 后端服务层：基于Django框架构建RESTful API接口，处理用户请求、调用算法模块、管理数据存储，并通过Celery+Redis异步处理耗时任务（如路线计算）；
- 前端交互层：采用Vue.js框架实现动态界面渲染，结合ECharts、Mapbox GL JS实现路线可视化（如路径动画、热力图），支持用户输入需求、查看推荐结果与反馈评价。
3.2 关键模块设计
3.2.1 语义解析模块
LLM大模型通过自然语言处理（NLP）技术解析用户模糊需求，生成结构化查询条件。例如，将用户输入“周末带娃去博物馆，避开拥堵”转化为以下JSON格式：
json
1{
2 "destination_type": "museum",
3 "time_window": "weekend",
4 "traffic_avoid": true
5}系统通过LangChain框架调用LLM API，结合RAG技术检索实时交通数据（如道路施工、交通事故信息），动态调整查询条件。
3.2.2 路线生成模块
结合遗传算法与Dijkstra最短路径算法，在满足时间、预算约束下优化路线性价比。定义适应度函数：
Fitness=w1⋅总时间1+w2⋅总费用1+w3⋅景点热度
其中权重 w1,w2,w3 根据用户偏好动态调整。例如，通勤场景中用户更关注时间成本，可设置 w1=0.7,w2=0.2,w3=0.1；旅游场景中用户更关注景点热度，可设置 w1=0.3,w2=0.2,w3=0.5。
3.2.3 个性化推荐模块
采用混合推荐算法，结合协同过滤（CF）与内容推荐（CB）：
- 协同过滤算法：基于用户-路线交互数据计算路线相似度矩阵，推荐与用户历史偏好相似的路线。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；
- 内容推荐算法：提取路线特征（如景点类型、交通方式、时长）与用户偏好（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；
- 混合推荐策略：加权融合CF与CB算法结果，根据用户冷启动状态动态调整权重。例如，新用户因历史数据缺失，适当提高CB算法权重（如 α=0.3）；老用户则提高CF算法权重（如 α=0.7）。
四、实验与结果分析
4.1 实验环境
- 硬件环境：Intel Xeon Platinum 8380处理器，256GB内存，NVIDIA A100 GPU；
- 软件环境：Python 3.8、Django 4.0、Vue.js 3.0、MySQL 8.0、Redis 6.0、Scikit-learn 1.0、TensorFlow 2.5；
- 数据集：爬取携程、马蜂窝等平台10万条真实旅游路线数据，包含用户评分、景点标签、交通方式等字段，同时模拟1000名用户的历史行为数据。
4.2 实验指标
- 推荐准确率（Precision@10）：推荐列表中用户实际选择的路线占比；
- 用户满意度（User Satisfaction）：通过用户反馈评分（1-5分）计算平均分；
- 响应时间（Response Time）：从用户输入需求到返回推荐结果的平均时间。
4.3 实验结果
- 推荐准确率：混合推荐算法在测试集上达到82.3%，较传统协同过滤算法（71.5%）提升15.1%，较基于内容的推荐算法（68.7%）提升19.8%；
- 用户满意度：系统平均得分为4.6分（满分5分），较传统系统（3.8分）提升21.1%；
- 响应时间：系统平均响应时间为1.2秒，较传统系统（2.8秒）缩短57.1%，满足实时性需求。
五、结论与展望
本文提出基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划系统，通过整合多源数据、构建用户画像及混合推荐算法，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。实验表明，系统在推荐准确率、用户满意度和响应时间等指标上显著优于传统方法，有效提升了出行体验。未来工作将聚焦以下方向：
- 多模态推荐：结合图像（路线图片）、文本（评论）、音频（环境音）等多源数据，提升推荐多样性；
- 可解释AI（XAI）：通过SHAP值或LIME算法生成推荐解释，增强用户信任感；
- 边缘计算：在餐厅或交通节点部署边缘节点，实现本地化推荐计算，降低网络传输延迟。
参考文献
- 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
- 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
- 计算机毕业设计Django+LLM多模态大模型游戏推荐系统 游戏可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
- 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
- 基于Python的智能路线规划数据分析与个性化推荐系统设计与实现
- 计算机毕业设计Django+Vue.js大模型路线规划系统 路线推荐系统 路线规划助手(4种推荐算法) 源码+LW+PPT+讲解
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