本文提出基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划系统，旨在解决传统导航系统在动态响应、个性化推荐和多模态数据融合方面的不足。研究整合结构化路况数据与非结构化社交媒体文本，构建交通知识图谱，并开发动态预测模块（TimeSformer+LLM）和个性化推荐模块（LLM+强化学习）。系统支持10万级并发请求，路线生成延迟低于500ms，预期提升路况预测准确率至90%以上。创新点包括多模态LLM融

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开发项目。系统通过整合用户历史数据、实时交通信息及多模态上下文（天气、事件等），实现动态化、个性化的路线推荐。技术架构采用Django+PostgreSQL后端，集成LLM大模型（如GPT-4）处理自然语言交互，并结合地图API实现路线可视化。项目包含用户管理、数据采集、LLM推理、路线规划等核心模块，支持个性化推荐、实时优化及用户

摘要：针对传统路线规划系统难以满足用户个性化需求的问题，本研究提出基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划系统。通过整合多源数据、构建用户画像及混合推荐算法，实现需求解析、路线生成与个性化推荐的全流程智能化。实验结果表明，系统在推荐准确率（Precision@10达0.85）和用户满意度（89%）方面显著优于传统方法，为智慧交通领域提供了创新解决方案。系统采用前后端分离架构，日均处理50万

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

本文介绍了《Python+AI大模型智能路线规划数据分析与个性化推荐系统》的研究框架。系统结合AI大模型（如GPT-4）与Python技术栈，旨在解决传统路线规划在实时性、个性化方面的不足。研究内容包括：多源交通数据处理、AI大模型融合算法开发（动态权重调整、用户偏好建模）、个性化推荐系统实现等。创新点在于自然语言交互支持、实时动态优化和轻量化部署。预期成果包括系统原型、算法优化及学术论文发表。项

本文提出了一种基于Python的知识图谱构建与可视化框架，用于分析中华古诗词中的文化关联。研究采用NLP技术从《全唐诗》《全宋词》中提取实体关系，利用Neo4j存储数据并通过D3.js/PyVis实现可视化。实验构建了包含12,345个节点和38,762条关系的图谱，揭示了诗词意象（如"月亮"）在唐宋时期的情感演变规律。系统为数字人文研究提供了新范式，在教育普及和学术分析方面具

计算机毕业设计Python+大模型微博舆情分析系统 微博舆情预测 微博爬虫 微博大数 据(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

本文介绍了一个基于Django框架和DeepSeek大模型的中华古诗词知识图谱可视化系统。该系统采用微服务架构，整合Neo4j图数据库存储诗词知识图谱，利用深度学习模型进行语义解析和推理，并通过Vue.js实现交互式可视化展示。核心功能包括：诗词数据采集与标准化处理、实体关系抽取、知识图谱构建、大模型增强的语义问答系统，以及支持多维度分析的可视化交互界面。系统通过容器化部署和性能优化，实现了高效的

本项目基于Django框架与DeepSeek大模型，开发中华古诗词知识图谱可视化系统。系统将构建包含5000+首诗词、1000+位诗人的知识图谱，集成DeepSeek模型实现智能解析、情感分析和意象联想功能。采用Neo4j存储图谱数据，Vue.js/D3.js实现可视化交互界面，支持图谱检索、关系探索和智能问答。项目周期12周，包含数据采集、图谱构建、模型集成、前后端开发等阶段，最终交付Web系统

计算机毕业设计对标硕论DeepSeek大模型+知识图谱Neo4j电商商品推荐系统 SpringBoot+Vue.js