温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

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数据分析与个性化推荐系统，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依赖Dijkstra、A*等静态算法，基于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，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）；
• 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

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。

3.1 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。例如，每5分钟同步一次公交实时位置数据，结合用户出发时间预测到达准时率。

3.2 数据存储层

• 结构化数据：采用MySQL存储用户信息、历史路线、POI数据等，通过复合索引优化高频查询（如user_id、route_id）；
• 缓存与实时数据：Redis缓存热门路线、用户画像及实时交通数据，设置TTL（如5分钟）避免数据过期；
• 非结构化数据：MongoDB存储用户评论、LLM生成的文本建议，支持灵活查询与扩展。

3.3 算法层

3.3.1 需求解析模块

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。

3.3.2 路线规划模块

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。

3.3.3 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）。

3.4 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）。Django Channels支持WebSocket实时通信，实现交通状态动态更新（如拥堵路段推送）。

3.5 前端交互层

采用Vue.js框架，结合Element Plus/Ant Design Vue组件库，实现地图渲染、表单交互及动态数据可视化。通过ECharts/Mapbox GL JS展示路线规划结果，支持路径动画、热力图及实时交通状态推送。用户输入需求后，前端将需求封装为JSON请求发送至后端API。

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。

4.2 实验数据

采集东莞旅游景点线路规划系统数据，包含50万次用户请求，日均处理推荐请求量达50万次，响应延迟低于300ms。数据涵盖用户行为数据、路线特征及实时交通信息。

4.3 实验结果

• 推荐准确率：基于LLM的推荐系统在推荐准确率上较传统规则引擎提升23%，用户满意度达89%；
• 冷启动性能：通过TF-IDF算法生成初始推荐列表，新用户覆盖率达80%以上；
• 实时性：每5分钟同步一次实时交通数据，推荐结果时效性提升40%。

五、系统优化与扩展

5.1 安全性优化

• 传输层加密：采用HTTPS（TLS 1.2+）加密用户请求，防止中间人攻击；
• 存储层加密：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；
• 隐私保护：联邦学习技术本地训练用户偏好模型，仅上传梯度参数而非原始数据，模型准确率损失低于3%。

5.2 性能优化

• 分库分表：将用户数据与路线数据分离，使用MySQL分片中间件（如MyCat）支持高并发查询；
• CDN加速：部署静态资源（JS/CSS/图片）至CDN节点，减少服务器负载；
• 负载均衡：Nginx反向代理分发请求至多个Django实例，日均处理推荐请求量达50万次，响应延迟低于300ms。

5.3 功能扩展

• 多模态推荐：结合图像（路线图片）、文本（评论）、音频（环境音）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，增强用户信任感。

六、结论

本文提出基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划数据分析与个性化推荐系统，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。未来工作将聚焦于多模态推荐、边缘计算及可解释AI技术的进一步优化，以提升系统性能与用户体验。

参考文献

1. 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
2. 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
3. 计算机毕业设计Django+LLM大模型音乐推荐系统 音乐数据分析 音乐可视化 音乐爬虫 知识图谱 大数据毕业设计
4. 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
5. 计算机毕业设计Django+LLM大模型考研院校推荐系统 考研分数线预测系统 大数据毕业设计 (代码+LW文档+PPT+讲解视频)
6. 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

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

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CSDN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CSDN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。 

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查↓↓↓↓↓↓获取联系方式↓↓↓↓↓↓↓↓