Python与AI大模型构建智能旅行规划系统

1. 项目概述：当Python遇上AI大模型的智能旅行规划

这个毕业设计项目本质上是在解决旅行规划中的"选择困难症"问题。通过Python搭建数据处理管道，结合AI大模型的语义理解能力，我们能够将传统路线推荐升级为具备个性化特征的智能系统。想象一下，当你输入"想带孩子去北京玩3天"时，系统不仅能列出经典景点，还能根据家庭出游的特点自动避开夜间场所，推荐亲子餐厅，甚至预测各景点的实时拥挤程度——这就是智能路线规划的终极形态。

2. 核心技术架构解析

2.1 数据处理引擎设计

系统采用Python的Pandas+NumPy组合拳处理原始旅游数据。我们特别设计了数据清洗流水线：

python复制def clean_poi_data(raw_df):
    # 处理缺失值
    df = raw_df.dropna(subset=['latitude', 'longitude']) 
    # 标准化开放时间格式
    df['opening_hours'] = df['opening_hours'].apply(parse_opening_time)
    # 构建特征矩阵
    features = pd.get_dummies(df[['category','price_level']])
    return df.join(features)

这种处理方式能保留90%以上的原始数据，同时确保后续算法接收到的都是规整的特征向量。

2.2 AI大模型的创新应用

不同于简单调用API，我们采用LoRA微调技术让大模型真正理解旅游场景：

1. 构建旅游领域知识库：从马蜂窝、TripAdvisor爬取10万+优质游记
2. 设计提示词模板：

   code复制你是一个资深旅行规划师，用户特征是{年龄}{兴趣}{预算}。
   请从以下景点中推荐最适合的3个：{景点列表}
   要求：考虑路线顺路程度，每个景点停留时间建议，餐饮衔接方案
   

3. 使用RLHF进行偏好对齐：让模型学习专业导游的决策过程

3. 个性化推荐算法实现

3.1 多维度用户画像构建

我们设计了动态权重调整机制：

python复制class UserProfile:
    def __init__(self):