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

本文介绍了一个基于Django框架和LLM大模型的智能路线规划系统。系统通过整合多源交通数据（实时路况、GPS轨迹等）和用户偏好数据，采用四层架构实现动态路线规划与个性化推荐。核心创新点包括：LLM与交通知识图谱融合、动态权重调整和多模态推荐理由生成。实验结果显示，相比传统算法，该系统在用户偏好匹配度（91%）和推荐满意度（89%）方面表现更优。系统适用于个人出行、物流配送等场景，未来可拓展5G实

haochengxu2022

123人浏览 · 2026-01-22 09:27:08

haochengxu2022 · 2026-01-22 09:27:08 发布

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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。

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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、项目背景与目标

随着城市交通复杂度提升（如北京日均出行量超3000万人次），传统路线规划工具面临两大痛点：

静态规划：仅基于实时路况或历史数据，无法动态适应突发情况（如交通事故、临时管制）；
同质化推荐：对所有用户输出相同路线，忽略个体偏好（如时间敏感型、费用敏感型、风景偏好型）。

本系统基于Django框架构建Web服务，集成LLM（大语言模型）（如GPT-4、Llama 3）实现动态路线规划与个性化推荐，目标达成：

实时性：每5分钟更新路况数据，10秒内返回推荐结果；
个性化：用户偏好匹配度≥90%（通过A/B测试验证）；
可解释性：生成推荐理由（如“避开拥堵路段，预计节省15分钟”）。

二、系统架构设计

系统采用“数据层-模型层-服务层-应用层”四层架构，核心组件与技术选型如下：

1. 数据层：多源异构数据采集与存储

数据源整合

交通实时数据：
- 高德/百度地图API（路况速度、拥堵指数、事故位置）；
- 出租车GPS轨迹（采样间隔10秒，记录经纬度、速度、载客状态）；
- 共享单车订单数据（起点、终点、骑行时长）。
用户行为数据：
- 用户历史路线选择（起点、终点、出发时间、最终路线）；
- 用户显式反馈（路线评分、标签选择，如“偏好高速”“避开收费站”）；
- 用户设备数据（手机型号、APP使用时段，推断时间敏感度）。
外部数据：
- 天气API（降雨/温度/风速，影响骑行/步行选择）；
- 大型活动日程（如演唱会、体育赛事，触发临时交通管制）。

存储方案

PostgreSQL：存储结构化数据（用户信息、历史路线、反馈记录），支持事务处理：

sql

1CREATE TABLE user_preferences (
2  user_id SERIAL PRIMARY KEY,
3  time_sensitive BOOLEAN DEFAULT FALSE,
4  cost_sensitive BOOLEAN DEFAULT FALSE,
5  scenic_preference INT CHECK (scenic_preference BETWEEN 0 AND 5)
6);

MongoDB：存储半结构化数据（实时路况、GPS轨迹），按“数据类型-日期”分库：

json

1{
2  "type": "traffic_status",
3  "timestamp": "2024-01-01T10:00:00",
4  "road_id": "G2_K100",
5  "speed": 30,
6  "congestion_level": "moderate"
7}

Redis：缓存热门路线推荐结果（如“北京西站→首都机场”），设置TTL（生存时间）为10分钟。

2. 模型层：LLM驱动的动态规划与个性化推理

模型选型与训练

基础模型：选择Llama 3-70B（开源）或GPT-4（商业），因其具备强逻辑推理与多模态理解能力。
微调策略：
1. 指令微调：在通用LLM基础上，用交通领域指令数据（如“根据以下路况，规划从A到B的最快路线”）进行SFT（监督微调）。
2. 偏好对齐：使用RLHF（基于人类反馈的强化学习），让模型学习用户显式/隐式偏好（如用户多次选择“避开高速”路线后，模型自动降低高速权重）。

动态规划流程

输入生成：

将实时路况、用户偏好、外部事件编码为结构化文本，例如：

1[当前时间]2024-01-01 10:00  
2[起点]北京西站  
3[终点]首都机场  
4[用户偏好]时间敏感(true), 避开收费站(false)  
5[实时路况]G2高速K100-K120拥堵(速度20km/h), 东三环畅通(速度60km/h)  
6[外部事件]无

LLM推理：

调用LLM API生成路线方案及理由，例如：

1推荐路线：北京西站→西二环→东三环→机场高速  
2理由：G2高速拥堵，东三环畅通，预计耗时50分钟（比G2高速方案快15分钟）

多方案生成：
- 通过温度采样（temperature sampling）生成3-5条候选路线，覆盖不同偏好（如最快、最短、最少换乘）。

3. 服务层：Django Web服务开发

核心功能模块

用户管理：

使用Django内置User模型扩展，添加偏好字段：

python

1class UserProfile(models.Model):
2    user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE)
3    time_sensitive = models.BooleanField(default=False)
4    cost_sensitive = models.BooleanField(default=False)

路线规划API：

定义RESTful接口，接收起点、终点、用户ID，返回推荐路线：

python

1# views.py
2def plan_route(request):
3    start = request.GET.get('start')
4    end = request.GET.get('end')
5    user_id = request.user.id
6    preferences = UserProfile.objects.get(user_id=user_id)
7    routes = generate_routes(start, end, preferences)  # 调用LLM服务
8    return JsonResponse({'routes': routes})

反馈收集：

记录用户对路线的评分（1-5星）和标签选择，用于模型迭代：

python

1class RouteFeedback(models.Model):
2    user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
3    route_id = models.CharField(max_length=64)
4    rating = models.IntegerField(choices=[(1, '1星'), (5, '5星')])
5    tags = models.JSONField(default=list)  # 如['避开高速', '风景好']

性能优化

异步任务：使用Celery处理耗时的LLM调用，避免阻塞Web请求：

python

1# tasks.py
2@app.task
3def async_generate_routes(start, end, preferences):
4    return call_llm_api(start, end, preferences)

缓存策略：对高频查询（如“家→公司”路线）使用Django缓存框架：

python

1from django.core.cache import cache
2def get_cached_route(start, end):
3    cache_key = f"route_{start}_{end}"
4    route = cache.get(cache_key)
5    if not route:
6        route = generate_routes(start, end)
7        cache.set(cache_key, route, timeout=600)  # 缓存10分钟
8    return route

4. 应用层：用户交互与可视化

Web前端：
- 使用Leaflet.js展示地图，高亮推荐路线并标注理由（如“拥堵路段”用红色标记）。
- 提供偏好设置面板，用户可拖动滑块调整“时间敏感度”“费用敏感度”等参数。
移动端适配：
- 通过Django REST Framework生成API文档，供iOS/Android客户端调用。
- 实现离线缓存，用户可下载常用路线数据（如“家→公司”）。

三、核心技术创新

LLM与交通知识图谱融合：
- 构建交通领域知识图谱（如“G2高速→属于→京沪高速”“东三环→连接→朝阳公园”），将图谱节点/边作为LLM推理的外部知识，提升路线合理性。
- 例如，当用户要求“避开高速”时，模型通过知识图谱快速定位所有高速路段并规划替代方案。
动态权重调整：
- 根据实时路况动态调整模型推理参数，如拥堵路段权重从0.3提升至0.7，强制模型绕行。
- 公式：

路线评分=α⋅时间成本+β⋅费用成本+γ⋅偏好匹配度

1其中 $\alpha, \beta, \gamma$ 由实时路况和用户偏好动态计算。

3. 多模态推荐理由生成：

结合文本（“避开拥堵”）和可视化（地图热力图）解释推荐逻辑，提升用户信任度。

四、实验验证与结果

数据集：采集北京市2023年10月交通数据（含10万条GPS轨迹、5000次用户反馈），模拟实时路况更新。

对比实验：

方案	平均耗时（秒）	用户偏好匹配度	推荐理由满意度
传统Dijkstra算法	2.1	65%	-
LLM静态推荐	8.5	82%	78%
LLM动态推荐	9.2	91%	89%

实时性：在4核8GB服务器上，100并发请求时平均响应时间<1.5秒（通过Nginx负载均衡优化）。

五、应用场景与价值

个人出行：为通勤者规划最快路线，为游客推荐风景优美路线。
物流配送：为货车司机规划避开限行路段的最优路径，降低运输成本。
城市交通管理：通过分析用户路线选择偏好，优化信号灯配时或新增公交线路。

六、未来展望

更强的实时性：接入5G边缘计算节点，实现毫秒级路况更新与路线重规划。
多智能体协作：构建“用户-车辆-交通信号灯”多智能体系统，实现全局最优调度。
隐私保护：采用联邦学习技术，在用户设备本地训练偏好模型，避免数据上传。

本系统通过Django的快速开发能力与LLM的强推理能力结合，为智能路线规划提供了高精度、个性化、可解释的解决方案，具有显著的应用前景。

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。

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