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

haochengxu2022

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haochengxu2022 · 2026-06-08 12:49:17 发布

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介绍资料

文献综述｜Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统研究综述

一、研究概述

随着数字经济与智慧文旅、智慧交通产业的深度融合，大众出行服务模式发生颠覆性变革，用户出行需求从传统的“可达性导航”逐步转向场景化、个性化、智能化的综合规划需求。传统路线规划工具依托固定路网算法，仅能实现最短距离、最快通行时间的机械路径规划，无法适配用户多样化、模糊化的出行诉求，存在服务同质化、智能化不足、数据挖掘薄弱等诸多痛点。

大语言模型（LLM）的快速迭代落地，为智能出行领域提供了全新的技术突破口，凭借强大的自然语言语义理解、逻辑推理、场景化内容生成能力，可精准解析用户口语化、非结构化的出行需求，实现拟人化路线定制。同时，Django轻量化Web框架具备开发高效、架构稳定、扩展性强的优势，可快速实现大模型技术的工程化落地，结合出行数据分析、用户画像建模、个性化推荐算法，能够构建一体化智能出行服务系统。

本文基于国内外最新研究成果，从智能路线规划技术、LLM大模型出行应用、个性化推荐技术、Web系统开发技术四个维度展开综述，梳理现有研究的优势与不足，明确本课题的研究切入点与创新方向，为《Django+LLM大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统》的设计与开发提供坚实的理论支撑与技术参考。

二、国外研究现状

国外智能路径规划与智能出行相关研究起步较早，路网算法体系、推荐技术架构与AI融合应用已形成成熟的研究体系，整体智能化落地程度处于行业前沿水平。

在传统路径规划算法研究层面，国外学者率先提出Dijkstra、A*、遗传算法等经典路径搜索算法，构建了完备的路网路径求解体系，长期作为各类导航、路线规划系统的核心底层算法，可高效完成静态、动态路网的最优路径求解。后续研究持续对传统算法进行优化，结合交通时序数据实现拥堵规避、动态路径调整，大幅提升了路径规划的时效性与准确性。但此类算法仅依托硬性路网数据计算路径，无法感知用户主观出行偏好，存在智能化短板。

在大模型智能规划研究领域，国外科研机构率先开展LLM与路径规划的融合研究，提出LLM-Planner、PathGPT等智能规划模型，将路径规划从传统数值计算转化为自然语言生成任务，实现了需求语义解析、多约束条件路线优化、场景化行程生成的智能化升级。同时，Google、IBM等企业提出LLM路由调度架构，通过大模型完成复杂出行意图分类与路径方案智能生成，有效解决了传统规划系统需求适配性差的问题。

在个性化推荐与数据研究方面，国外主流采用协同过滤、深度学习推荐模型构建用户兴趣体系，依托用户行为数据实现出行内容个性化推送，同时搭建完善的出行数据统计分析体系，可精准挖掘用户出行规律与场景偏好。但国外研究多基于海外路网、文旅场景与用户出行习惯构建模型与系统，场景适配性与国内用户需求差异较大，无法直接落地应用于国内智慧出行场景。

三、国内研究现状

国内智慧出行、智能文旅行业高速发展，各大互联网平台与科研院校持续深耕路线规划、AI智能服务、个性化推荐领域，相关研究逐年丰富，但整体仍存在技术融合浅、智能化不足、工程化落地不完善等问题。

在传统路线规划系统研究层面，国内现有导航与出行平台多依托优化后的A*算法实现基础路径规划，可满足用户日常导航、避堵出行等基础需求。但多数系统仍停留在“工具化服务”阶段，仅完成路径计算，无法识别用户个性化、场景化需求，对于亲子出游、风景打卡、小众休闲、高性价比出行等差异化诉求无法精准适配，规划结果同质化严重，千人一面的问题突出。

在LLM大模型出行应用研究层面，国内头部互联网企业已开启商业化落地探索，携程“携程问道”、飞猪AI行程规划、同程DeepSeek大模型出行应用、高德AI导航智能体等产品陆续落地，依托大模型实现自然语言交互与基础行程规划，验证了LLM在出行场景的可行性。但现有商业化产品多聚焦简单行程问答与基础路线生成，缺少对用户行为数据的深度挖掘、个性化精准推荐与可视化数据分析能力，功能维度单一。学术层面的相关研究大多停留在理论仿真与简单模型调试阶段，未实现大模型、数据分析、推荐算法与Web系统的一体化工程落地。

在个性化推荐与数据分析研究层面，国内现有出行推荐系统多采用传统协同过滤算法，仅依托用户热度、浏览记录进行简单推荐，未构建完善的用户画像体系，无法结合用户长期出行偏好、场景需求、语义特征实现精准推荐。同时，多数系统重规划、轻分析，缺少出行数据多维统计与可视化展示模块，无法挖掘热门景点、出行时段、用户偏好等隐性规律，数据价值利用率极低。

在Web系统开发领域，Django框架凭借轻量化、易部署、高兼容的优势，已广泛应用于各类数据分析、智能服务类Web系统开发。国内现有研究多聚焦单一的数据展示或基础业务管理，极少将Django与LLM大模型、智能路线规划、个性化推荐深度融合，缺少一体化、智能化的出行服务闭环系统，也是当前研究的主要空白点。

四、核心技术研究现状

4.1 LLM大模型智能规划技术

大语言模型具备强大的自然语言理解、语义推理、内容生成与多约束条件决策能力，区别于传统路径算法的机械式计算逻辑，LLM可深度理解用户口语化、模糊化、场景化的出行需求，自动识别出行人群、出行时长、出行风格、预算偏好等多维语义信息，结合场景特征生成差异化、人性化的路线方案。现阶段大模型已逐步应用于行程规划、文旅咨询、智能导航等场景，成为智慧出行领域智能化升级的核心技术。

4.2 个性化推荐与用户画像技术

用户画像技术通过采集用户浏览、收藏、规划、点击等行为数据，提取用户出行偏好特征，构建动态用户兴趣模型。结合协同过滤算法与语义相似度匹配算法，可实现基于用户个人偏好的个性化推荐，打破传统热度推荐的同质化局限。当前该技术已广泛应用于电商、文旅、出行等场景，但在智能路线规划领域的融合应用仍不够成熟，推荐精准度与场景适配性有待提升。

4.3 出行数据分析与可视化技术

依托Python Pandas、NumPy工具可实现海量出行数据的清洗、去重、特征提取与多维统计分析，挖掘出行市场隐性规律。ECharts可视化框架支持动态交互图表与数据大屏搭建，可直观展示景点热度、路线热度、用户偏好分布、出行时段趋势等数据，解决传统出行系统数据展示单一、数据挖掘薄弱的问题，是当前Web端数据可视化的主流技术方案。

4.4 Django Web开发技术

Django是Python生态中成熟的轻量化Web开发框架，基于MTV架构实现业务分层开发，自带Admin后台管理、权限控制、数据交互等功能，具备开发周期短、代码耦合度低、部署便捷、稳定性强的特点，非常适合中小型智能服务系统、数据分析系统的开发落地，能够高效支撑大模型接口对接、算法模块整合、前后端交互等复杂业务场景。

五、现有研究存在的不足

综合国内外现有研究成果，当前智能路线规划与出行推荐相关研究仍存在明显短板，具体如下：

第一，规划模式智能化不足。现有系统过度依赖传统路网算法，缺少自然语言语义解析能力，无法适配用户个性化、场景化的模糊出行需求，规划方案同质化严重、人性化缺失。

第二，技术融合程度较低。多数研究仅单独实现路线规划、简单推荐或大模型对话功能，未将LLM智能生成、用户画像推荐、多维数据分析、Web可视化服务深度融合，功能碎片化严重，未形成完整业务闭环。

第三，个性化推荐精准度欠缺。传统推荐算法多基于热度与简单行为统计，未结合用户语义偏好与动态画像，无法实现千人千面的精准路线推荐，适配性较差。

第四，数据挖掘能力薄弱。现有出行系统重功能、轻数据，缺少完善的数据分析与可视化模块，无法挖掘出行数据背后的行业规律与用户偏好特征，数据价值未得到充分利用。

第五，工程化落地不完善。多数LLM出行研究停留在理论实验阶段，未完成Web系统工程化封装，无法实现线上交互、独立部署与实际场景落地，实用性较差。

六、研究发展趋势

结合智慧出行数字化升级趋势与大模型技术迭代方向，未来智能路线规划领域将朝着AI语义智能化、推荐精准个性化、数据挖掘深度化、服务系统一体化的方向快速发展。

首先，路径规划从传统算法计算转向大模型智能生成。摆脱固定路网算法的局限，依托LLM实现自然语言需求解析、多场景路线定制、拟人化方案输出，大幅提升出行规划的智能化与人性化水平。

其次，推荐模式从热度推荐转向用户画像精准推荐。融合用户行为数据与语义偏好特征，构建动态更新的用户画像体系，实现差异化、个性化的千人千面推荐，解决传统推荐同质化痛点。

再次，出行服务从单一功能转向数据+AI一体化服务。深度融合数据分析、可视化展示、智能规划、个性化推荐功能，实现从数据挖掘、智能决策到用户服务的全流程闭环。

最后，大模型技术逐步实现轻量化工程落地。依托Django等轻量化Web框架，将AI智能能力下沉至中小型Web系统，降低智能出行服务的落地门槛，实现技术普惠与场景普及。

七、综述总结

综上所述，国内外学者与行业机构已在路径规划算法、LLM大模型应用、个性化推荐、Web开发等领域积累了丰富的研究成果，为智能出行系统的开发提供了扎实的理论与技术基础。但现有研究普遍存在智能化程度不足、技术融合浅、推荐精准度低、数据挖掘薄弱、工程化落地不完善等问题，缺少一套集LLM智能规划、用户画像推荐、多维数据分析、动态可视化、Django Web服务于一体的完整系统。

因此，本课题基于Django框架结合LLM大模型技术，聚焦个性化出行场景，搭建智能路线规划数据分析与个性化推荐系统，有效弥补现有研究短板。通过语义解析实现智能路线生成，依托用户画像完成精准推荐，结合数据可视化挖掘出行规律，实现技术创新与工程落地的双重价值，契合智慧出行的行业发展趋势，具备重要的理论研究意义与实际应用价值。

八、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] 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.

[8] 佚名. OTA平台大模型落地现状与智慧出行发展趋势[J]. 中国经营报,2026.

[9] 郭宁. AI导航智能体与空间智能出行服务研究[J]. 经济参考报,2025.

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

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