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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

毕业设计任务书｜Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统

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课题名称	Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统
学生姓名		学 号
院 系	计算机学院	专 业	计算机科学与技术/软件工程/大数据技术
指导教师		完成时间	16周
课题类型	工程设计/应用研究	课题来源	自选课题

一、课题研究背景与研究目的

1.1 课题研究背景

在智慧出行、智慧文旅数字化快速普及的当下，用户出行需求逐步从单一的路径导航转向个性化、场景化、智能化综合规划。传统路线规划系统多依赖Dijkstra、A*等固定路网算法，仅能根据距离、耗时生成最优路径，无法识别用户口语化、模糊化、场景化的出行需求，如风景打卡、亲子出游、短途休闲、小众安静等个性化诉求，导致规划方案同质化严重、适配性差。

同时，现有出行平台普遍存在“重规划、轻分析、无智能推荐”的问题，缺少用户行为数据统计、出行偏好挖掘、热门路线分析等数据能力，无法实现基于用户画像的千人千面推荐。随着大语言模型（LLM）技术快速迭代，其强大的自然语言理解、语义推理、智能内容生成能力，可有效解决传统路线规划语义识别弱、智能化不足的痛点。结合Django成熟Web开发框架，可快速实现大模型工程化落地，构建一体化智能出行服务系统，具备重要的研究与应用价值。

1.2 课题研究目的

1、针对传统路线规划系统智能化程度低、需求识别能力弱、推荐同质化的问题，引入LLM大模型实现自然语言语义解析，完成智能、个性化路线生成，提升出行规划的拟人化与精准度。

2、搭建用户画像体系，结合协同过滤与语义匹配算法，实现基于用户行为的个性化路线推荐，解决传统系统千人一面的缺陷。

3、构建出行数据分析与可视化模块，实现多维度出行数据挖掘、趋势统计与大屏可视化展示，挖掘热门路线、用户偏好、出行时段等隐性规律。

4、基于Django框架开发完整Web业务系统，实现AI规划、智能推荐、数据可视化、后台管理一体化功能，完成系统测试、优化与部署，实现技术落地应用。

二、主要研究内容与开发任务

本课题依托Python、Django、LLM大模型、数据分析与可视化技术，完成智能路线规划与个性化推荐系统的设计与开发，具体任务如下：

1、系统调研与方案设计

调研国内外智能路线规划、大模型应用、个性化推荐技术研究现状，梳理传统出行系统存在的痛点与不足。结合业务场景完成系统需求分析、功能模块划分、业务流程设计、整体架构设计与数据库设计，确定Django+LLM+ECharts+MySQL的整体技术方案。

2、数据集构建与数据预处理

采集景点点位、路线信息、用户浏览收藏、出行记录、偏好标签等多源出行数据。利用Pandas、NumPy工具完成数据去重、缺失值处理、异常数据过滤、特征提取与数据规整，构建标准化出行数据集，为数据分析、模型训练、推荐算法提供数据支撑。

3、多维度出行数据分析与可视化开发

对规整后的数据集进行深度挖掘，完成热门路线统计、景点热度分析、用户偏好分布、出行时段规律、推荐点击率统计等多维分析。基于ECharts开发动态可视化大屏，以柱状图、饼图、热力图、分布图等形式直观展示数据规律。

4、LLM大模型智能路线规划模块开发

接入开源大语言模型（通义千问/Llama），完成接口调试与适配。实现用户自然语言需求解析，自动识别出行场景、人群、时长、风格、预算等语义信息，结合点位评分、热度、距离等因子，智能生成多条差异化、个性化出行路线方案，实现AI智能规划功能。

5、用户画像与个性化推荐模块实现

基于用户历史浏览、收藏、点击、规划记录构建动态用户偏好画像。融合协同过滤算法与大模型语义相似度匹配算法，实现个性化路线推荐、热门路线推荐、相似用户偏好推荐，提升推荐精准度与适配性。

6、Django Web系统整体开发与整合

基于Django MTV架构开发完整Web系统，实现用户注册登录、个人中心、AI路线规划、个性化推荐、数据可视化展示、路线收藏管理、后台数据管理、用户权限管理等全套功能。完成前后端联调、模块整合、接口优化与BUG修复。

7、系统测试、优化与文档撰写

对系统功能、兼容性、响应速度、模型精度进行全面测试，优化大模型响应速度、推荐准确率与页面交互效果。整理项目源码、数据集、脚本、部署文档，完成毕业设计论文撰写、修改与定稿。

三、核心技术与技术指标要求

3.1 核心技术栈

后端：Python、Django框架、MTV架构

人工智能：LLM大模型、语义解析、智能文本生成

数据处理：Pandas、NumPy数据清洗与统计分析

推荐算法：协同过滤、用户画像建模、语义相似度匹配

可视化：ECharts动态数据大屏

前端：HTML、CSS、JavaScript、Bootstrap

数据库：MySQL

3.2 技术指标要求

1、系统功能完整，页面加载正常，所有模块运行稳定，无报错、无功能缺失，兼容主流浏览器；

2、LLM大模型可精准解析口语化、场景化出行需求，路线生成合理、逻辑通顺、贴合用户个性化诉求；

3、数据分析全面准确，可视化图表动态渲染正常，数据展示无偏差、无错乱；

4、个性化推荐结果贴合用户画像，具备良好的精准度与差异化效果，解决同质化推荐问题；

5、前后端数据交互流畅，接口响应速度快，系统可正常部署、独立运行；

6、论文内容完整、逻辑严谨、格式规范，符合本科毕业设计撰写标准。

四、毕业设计进度安排（16周）

第1-2周：课题调研与开题阶段

查阅国内外相关文献，调研大模型应用、智能路线规划、个性化推荐技术现状，整理研究思路，完成开题报告撰写与修改。

第3-4周：环境搭建与方案设计阶段

搭建Python、Django、MySQL开发环境，完成数据集收集、数据库设计、系统整体架构设计，初始化项目结构。

第5-7周：数据处理与可视化开发阶段

完成数据清洗、特征处理、多维统计分析，开发ECharts可视化图表与数据大屏模块。

第8-9周：LLM大模型模块开发阶段

完成大模型接口对接、语义解析、智能路线生成功能开发，调试模型输出格式与规划逻辑。

第10-11周：用户画像与推荐算法开发阶段

构建用户画像体系，实现协同过滤与语义匹配推荐算法，完成个性化推荐模块开发与优化。

第12-13周：系统整合与前后端联调阶段

完善前台功能、用户中心、后台管理权限，完成全模块整合、接口联调、页面美化。

第14周：系统测试与优化阶段

全面开展功能测试、兼容性测试、性能测试，修复BUG，优化系统响应速度与展示效果，整理项目源码与文档。

第15-16周：论文定稿与答辩准备阶段

完成毕业论文撰写、查重、修改、格式排版，制作答辩PPT，完成全部毕设收尾工作。

五、预期完成成果

1、完整可运行《Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统》项目源码一套；

2、标准化出行数据集、数据清洗脚本、数据分析源码；

3、LLM语义解析、智能路线生成、个性化推荐核心算法模块；

4、出行数据可视化大屏及多维度数据分析成果；

5、系统设计说明书、测试报告、部署说明文档；

6、标准本科毕业设计论文、开题报告、答辩PPT全套归档资料。

六、主要参考文献

[1] 周志华. 机器学习[M]. 清华大学出版社,2019.

[2] 李航. 统计学习方法[M]. 清华大学出版社,2020.

[3] 刘江. Django Web框架开发实战[M]. 人民邮电出版社,2022.

[4] 王浩宇. 基于大语言模型的智能行程规划系统研究[J]. 计算机工程与设计,2025.

[5] 张铭轩. 个性化旅游路线推荐系统的设计与实现[J]. 信息技术与信息化,2024.

[6] 陈俊辉. 基于用户画像的智能推荐算法优化研究[J]. 计算机应用研究,2024.

[7] 李明远. 智慧出行场景下路线规划算法优化研究[J]. 现代计算机,2023.

[8] 赵思成. 基于LLM的自然语言意图识别与智能生成技术[J]. 人工智能与大数据,2025.

[9] PathGPT. Reframing Path Recommendation as a Natural Language Generation Task[R]. arXiv,2026.

[10] McKinsey. Intelligent Travel and Route Planning Based on LLM[R]. 2025.

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运行截图

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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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