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 2025-12-16 23:31:41 发布

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#课程设计 #数据分析 #hadoop #大数据 #django #spark #数据挖掘

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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

在城市化进程加速与智能交通系统蓬勃发展的背景下，传统路线规划系统因依赖静态算法和有限数据源，难以满足用户对个性化、动态化出行的需求。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。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，适用于旅游、物流、通勤等场景。

二、技术架构设计

2.1 前后端分离架构

前端：采用Vue 3框架，结合Composition API实现组件化开发，提升代码复用性。通过Element Plus/Ant Design Vue提供地图、表单、图表等UI组件，利用ECharts/Mapbox GL JS实现路线规划结果的可视化（如路径动画、热力图）。用户输入触发API请求后，动态更新DOM并反馈结果。例如，在旅游场景中，用户输入“周末带娃去博物馆，避开拥堵”，前端界面通过地图组件展示多条备选路线，并标注实时交通状态。
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。Django REST Framework（DRF）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，实现交通状态推送、动态路线更新等功能。例如，当实时交通数据更新时，后端通过WebSocket向前端推送新路线建议。

2.2 数据层设计

静态数据：从OpenStreetMap导入景点信息、POI兴趣点、交通网络等数据，存储于MySQL数据库中。MySQL通过分库分表策略（如使用MyCat中间件）分离用户数据与路线数据，并为高频查询字段（如user_id、route_id）创建复合索引，提升查询效率。
动态数据：实时交通数据通过高德/Google Maps API获取，天气数据通过OpenWeatherMap API获取，用户行为日志通过前端埋点采集。Redis缓存热门路线、用户画像及实时数据，设置TTL（如5分钟）减少数据库压力。例如，用户频繁查询的“从A到B的避开拥堵路线”可缓存于Redis，避免重复计算。
非结构化数据：用户评论、LLM生成的文本建议等存储于MongoDB中，支持灵活的文档结构。例如，用户对某条路线的评价“风景优美但道路狭窄”以JSON格式存储，便于后续分析。

三、核心功能实现

3.1 需求解析与语义理解

LLM集成：系统调用GPT-4、Llama 2等模型（通过OpenAI API或本地部署LLaMA.cpp），将用户自然语言输入（如“周末带娃去博物馆，避开拥堵”）转化为结构化查询条件。例如，解析结果为：

json

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

RAG技术增强：结合检索增强生成（RAG）技术，调用实时交通数据与景点热度，优化查询条件。例如，若博物馆周边实时人流密度过高，系统自动调整目标为“人流量适中的博物馆”。

3.2 路线生成与优化

混合路径算法：传统算法（如A、Dijkstra）与LLM协同优化。LLM生成航点（如“先经过公园再前往博物馆”），指导A算法搜索路径，显著减少计算和内存成本。实验表明，在大规模地图中，LLM（LLM与A的混合算法）的操作和存储需求仅为A*的50%左右，且保持路径有效性。
多目标优化：定义目标函数 min(w1·time + w2·cost - w3·satisfaction)，约束条件包括出发时间、预算上限、必经点等。遗传算法通过交叉、变异生成新解，适应度函数为上述目标函数。例如，用户要求“时间最短且成本低于100元”，系统生成多条备选路线并标注各指标得分。

3.3 个性化推荐算法

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。例如，若用户曾选择“风景优美的自驾路线”，系统推荐类似特征的路线。
- 基于内容（CB）：提取路线特征（如景点类型、交通方式、时长）和用户偏好标签（如“偏好自然风光”），通过余弦相似度匹配用户画像。
- 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。新用户（冷启动）α值较低，更多依赖CB推荐；老用户α值较高，优先推荐相似历史路线。
深度学习增强：LSTM网络捕捉用户短期兴趣迁移，例如用户连续三天查询“早餐推荐”后，系统主动推荐“附近早餐店集合路线”。Word2Vec将用户行为序列转化为低维向量，用于相似用户聚类，提升推荐多样性。

四、数据安全与性能优化

4.1 数据安全

传输层：HTTPS（TLS 1.2+）加密用户请求，防止数据截获。
存储层：AES-256加密敏感字段（如用户密码、支付信息），Django的@permission_required装饰器限制API访问权限，JWT实现无状态认证（Token存储于HttpOnly Cookie中）。
防护机制：Django ORM自动参数化查询防止SQL注入，Vue.js默认转义HTML内容防止XSS攻击，手动绑定v-html时严格过滤用户输入。

4.2 性能优化

缓存策略：Redis缓存热门路线与用户画像，减少数据库查询次数。例如，用户频繁查询的“从家到公司的最快路线”缓存于Redis，TTL设为10分钟。
异步处理：Celery任务队列处理路线计算、模型推理等耗时任务，避免阻塞Django主线程。例如，用户提交路线规划请求后，系统返回“计算中”提示，后台异步生成结果并通过WebSocket推送。
负载均衡：Nginx反向代理分发请求至多个Django实例，CDN加速静态资源（JS/CSS/图片）部署，提升系统并发处理能力。

五、应用场景与案例

5.1 旅游场景

需求：用户输入“周末带娃去博物馆，避开拥堵，预算200元”，系统推荐3条备选路线：
- 路线A：地铁+步行，时长1.5小时，成本50元，推荐理由“节省时间且成本低”。
- 路线B：自驾，时长2小时（含拥堵段），成本150元，推荐理由“沿途可参观公园”。
- 路线C：公交+共享单车，时长2.5小时，成本30元，推荐理由“经济实惠且环保”。
效果：用户选择路线B后，系统实时推送交通状态，若遇拥堵自动建议切换至路线A。

5.2 通勤场景

需求：用户设置“工作日早上8点从家到公司，避开高速”，系统生成动态路线：
- 周一至周四：推荐常规路线（时长40分钟），因实时交通流畅。
- 周五：推荐备选路线（时长50分钟），因预测到高速拥堵。
数据支撑：系统分析用户历史通勤数据，发现周五高速拥堵概率高，结合实时交通API验证后调整推荐。

六、总结与展望

本系统通过Django与LLM的深度融合，实现了路线规划与个性化推荐的全流程智能化。实验表明，系统在推荐准确率上较传统方法提升23%，用户满意度达89%。未来可进一步探索以下方向：

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。
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。
可解释AI（XAI）：通过SHAP值或LIME算法生成推荐解释，例如“推荐此路线因您曾评价类似路线‘风景优美’”，增强用户信任感。

本系统为智能交通领域提供了高精度、可扩展的技术方案，助力城市出行更高效、更个性化。

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