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 2025-12-16 07:52:03 发布 · 492 阅读

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

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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，供参考：

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

随着智能交通和个性化服务需求的增长，传统路线规划系统已难以满足用户对动态场景、多模态交通（如步行、骑行、公共交通、自驾）及个性化偏好的需求。本项目旨在结合Django框架的高效Web开发能力与LLM（大语言模型）的语义理解、数据分析能力，构建一个智能路线规划数据分析与个性化推荐系统，实现以下目标：

动态路线规划：基于实时交通数据、天气、用户历史行为等多维度信息，生成最优路线。
个性化推荐：通过LLM分析用户偏好（如时间敏感度、费用偏好、景点偏好等），提供定制化推荐。
数据分析与可视化：对用户行为、路线选择模式进行深度分析，为交通优化提供数据支持。
系统可扩展性：基于Django的模块化设计，支持后续功能扩展（如多语言支持、跨平台适配）。

二、任务内容与分工

1. 系统架构设计

负责人：系统架构师
任务：
- 设计Django后端架构，划分核心模块（用户管理、路线计算、数据分析、API接口）。
- 集成LLM模型（如GPT-4、Llama、ERNIE等）的调用接口，优化推理性能。
- 设计数据库模型（用户数据、路线历史、交通实时数据等），选择MySQL/PostgreSQL作为存储方案。

2. 数据采集与预处理

负责人：数据工程师
任务：
- 接入实时交通API（如高德地图、Google Maps）、天气API、公共交通时刻表等数据源。
- 清洗历史用户行为数据（如GPS轨迹、点击记录），构建用户画像标签（偏好、时间分布等）。
- 使用Pandas/NumPy进行数据标准化，存储至数据库。

3. LLM模型集成与优化

负责人：AI工程师
任务：
- 微调LLM模型，使其理解用户自然语言输入（如“避开拥堵，优先地铁”）。
- 结合传统算法（如Dijkstra、A*）与LLM的语义推理能力，优化路线规划逻辑。
- 实现模型轻量化部署（如ONNX格式转换、TensorRT加速）。

4. 个性化推荐算法开发

负责人：算法工程师
任务：
- 基于用户画像和历史行为，设计协同过滤或深度学习推荐模型（如Wide & Deep）。
- 结合实时上下文（如当前时间、位置）动态调整推荐策略。
- 通过A/B测试验证推荐效果，优化模型参数。

5. Django后端开发

负责人：后端开发工程师
任务：
- 实现用户注册/登录、权限管理模块。
- 开发路线规划API（接收请求、调用LLM与算法、返回结果）。
- 集成数据分析模块，生成用户行为报告（如热门路线、高峰时段）。

6. 前端开发与可视化

负责人：前端开发工程师
任务：
- 使用Vue/React开发用户交互界面，支持地图展示、路线对比、偏好设置。
- 集成ECharts/D3.js实现数据可视化（如用户分布热力图、路线选择趋势图）。

7. 测试与部署

负责人：测试工程师
任务：
- 编写单元测试、集成测试用例，覆盖核心功能（路线计算、推荐准确性）。
- 使用Docker容器化部署，配置Nginx负载均衡，确保高并发场景稳定性。

三、技术栈

后端框架：Django 4.x + Django REST Framework
AI模型：LLM（如GPT-4、Qwen）、传统路径规划算法
数据库：PostgreSQL（关系型） + Redis（缓存）
前端：Vue 3 + Mapbox/Leaflet（地图展示）
部署：Docker + Kubernetes（可选）、AWS/阿里云

四、时间计划

阶段	时间	里程碑
需求分析与设计	第1-2周	完成系统架构设计、数据模型设计
数据采集与预处理	第3-4周	接入API、构建用户画像
LLM模型开发与优化	第5-6周	完成模型微调、推理性能测试
后端与前端开发	第7-10周	实现核心功能、完成前后端联调
测试与部署	第11-12周	系统压力测试、上线部署

五、预期成果

可运行的Web系统，支持用户输入需求并获取个性化路线推荐。
数据分析报告模板，支持导出PDF/Excel格式。
代码开源至GitHub，附带详细文档（部署指南、API说明）。
发表1篇技术论文或专利（可选）。

六、风险评估与应对

数据隐私风险：严格遵循GDPR/《个人信息保护法》，对用户数据进行脱敏处理。
LLM推理延迟：采用模型量化、缓存热门查询结果优化性能。
第三方API稳定性：设计熔断机制，当外部服务不可用时切换至备用数据源。

负责人签字：_________________
日期：_________________

此任务书可根据实际项目需求调整细节，例如团队规模、技术选型或时间安排。

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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