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介绍资料

以下是一份关于《Python+AI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：

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任务书：Python+AI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

随着城市交通复杂度提升和用户需求多样化，传统路线规划系统难以满足个性化、动态化的出行需求。本项目旨在结合Python编程语言与AI大模型技术，构建一套智能路线规划数据分析与个性化推荐系统，通过多维度数据挖掘、用户行为分析以及大模型推理能力，实现以下目标：

1. 动态路线优化：结合实时交通数据、天气、用户偏好等因素，生成最优路线。
2. 个性化推荐：基于用户历史行为和场景特征，推荐符合用户偏好的出行方案。
3. 数据分析与可视化：通过数据挖掘技术分析路线规划中的关键因素，为决策提供支持。

二、任务内容与要求

1. 系统功能模块设计

（1）数据采集与预处理模块

• 任务要求：
  • 采集多源数据（如地图API、交通传感器、用户历史记录、天气数据等）。
  • 使用Python进行数据清洗、去噪、缺失值处理及特征工程。
  • 构建统一的数据存储结构（如MySQL或MongoDB）。
• 技术工具：
  • Python库：requests、pandas、numpy、scikit-learn。
  • 数据存储：关系型数据库（MySQL）或非关系型数据库（MongoDB）。

（2）路线规划核心算法模块

• 任务要求：
  • 基于传统算法（如Dijkstra、A*）优化基础路线规划。
  • 结合实时交通数据（拥堵指数、事故信息）动态调整路线权重。
  • 集成AI大模型（如GPT-4、LLaMA或开源模型）进行上下文推理，提升复杂场景下的决策能力。
• 技术工具：
  • Python库：networkx（图算法）、tensorflow/pytorch（模型微调）。
  • 大模型API调用或本地部署（如Hugging Face Transformers）。

（3）用户画像与个性化推荐模块

• 任务要求：
  • 分析用户历史行为数据（如出行时间、路线偏好、消费习惯），构建用户画像标签。
  • 基于协同过滤或深度学习模型（如Wide & Deep）生成个性化推荐。
  • 支持多目标优化（如最短时间、最低费用、最少换乘）。
• 技术工具：
  • Python库：surprise（推荐系统）、tensorflow/keras（深度学习）。
  • 可视化工具：matplotlib、seaborn、plotly。

（4）系统集成与可视化模块

• 任务要求：
  • 开发Web或移动端交互界面（基于Flask/Django或Streamlit）。
  • 实现路线规划结果的可视化展示（如地图渲染、动态路径模拟）。
  • 提供API接口供第三方调用。
• 技术工具：
  • 前端框架：Leaflet/Mapbox（地图渲染）、ECharts（数据可视化）。
  • 后端框架：Flask/FastAPI。

三、技术路线

1. 数据层：
   • 多源数据融合（结构化+非结构化）。
   • 数据仓库构建与ETL流程设计。
2. 算法层：
   • 传统图算法与AI大模型结合的混合推理框架。
   • 用户行为分析模型（聚类、分类、序列预测）。
3. 应用层：
   • 前后端分离架构，支持高并发请求。
   • 响应式设计适配多终端（PC/移动端）。

四、任务分工与进度安排

阶段	时间	任务内容	负责人
需求分析	第1-2周	完成系统功能定义、技术选型及数据源调研。	全体成员
数据采集与预处理	第3-4周	完成数据采集脚本开发、清洗及存储方案设计。	数据组
算法开发与测试	第5-8周	实现路线规划算法、用户画像模型及推荐系统，完成单元测试。	算法组
系统集成与可视化	第9-10周	完成前后端集成、接口开发及可视化界面设计。	开发组
测试与优化	第11-12周	进行系统压力测试、性能优化及用户反馈迭代。	测试组

五、预期成果

1. 系统原型：
   • 可运行的Python程序，支持路线规划与个性化推荐功能。
   • 完整的Web/移动端交互界面。
2. 技术文档：
   • 系统设计报告、数据字典、API文档。
   • 算法原理说明及测试报告。
3. 演示视频：
   • 10分钟内的系统功能演示与核心算法讲解。

六、考核方式

1. 代码质量：代码规范性、可扩展性及注释完整性。
2. 功能实现：系统是否满足需求文档中的核心功能。
3. 性能指标：路线规划响应时间、推荐准确率（如Precision@K）。
4. 文档完整性：技术文档与用户手册的清晰度。

七、备注

• 项目需遵循开源协议（如MIT），代码需上传至GitHub/GitLab。
• 鼓励使用AI大模型（如ChatGPT、Code Llama）辅助开发，但需注明代码生成部分。

任务书制定人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

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可根据实际项目需求调整技术细节、分工或时间安排。如需进一步扩展某部分内容（如算法设计、数据库架构），可补充详细说明。

运行截图

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