隨著人工智能技術的發展以及旅游業的蓬勃發展，智能化的旅游路線規劃與推薦系統逐漸成為計算機領域的重要研究方向。本文介紹了一個基于Python與AI大模型的智能旅游路線規劃系統，該系統集成了數據分析、路線規劃和個性化推薦功能，能夠為游客提供高效、個性化的旅行體驗。該系統不僅是計算機專業畢業設計的理想選題，也代表了大數據與智能算法在旅游行業中的前沿應用。

在系統架構方面，本系統采用模塊化設計，主要包含以下幾個核心模塊：

1. 數據采集與處理模塊：該系統通過爬蟲技術或API接口收集多源旅游數據，包括景點信息、用戶評價、交通路線、天氣狀況等。利用Python的Pandas、NumPy等庫對數據進行清洗、整合與標準化處理，為后續分析奠定基礎。

1. 數據分析模塊：系統運用大數據分析技術，對用戶行為數據、景點熱度、季節性趨勢等進行深度挖掘。通過聚類、分類和關聯規則分析，識別用戶的潛在興趣和旅游偏好。結合時間序列分析，預測旅游高峰和路線擁堵情況，幫助用戶優化出行計劃。

1. AI大模型驅動的智能路線規劃模塊：本系統利用預訓練的大語言模型（如GPT系列或BERT）進行自然語言處理，理解用戶的查詢意圖和個性化需求。例如，用戶可以通過文本輸入描述理想的旅行類型（如“文化探索”或“自然風光”），系統將解析其語義并生成相應的路線建議。結合圖論算法（如Dijkstra或A*算法），系統能夠計算出時間最短、成本最低或體驗最優的路線方案。

1. 個性化推薦模塊：基于協同過濾和內容過濾的混合推薦算法，系統能夠根據用戶的歷史行為、相似用戶群體的偏好以及實時上下文信息（如當前位置、天氣）生成個性化推薦。通過強化學習技術，系統能夠不斷優化推薦策略，提升用戶滿意度。

1. 用戶交互與可視化模塊：系統提供友好的Web或移動端界面，用戶可以通過地圖可視化查看推薦路線、景點詳情和交通信息。利用Python的Flask或Django框架搭建后端服務，結合前端技術（如JavaScript、HTML5）實現動態交互，確保系統的易用性和可訪問性。

本系統的優勢在于其智能化和自適應能力。與傳統路線規劃工具相比，它不僅能處理大規模數據，還能通過AI模型理解復雜用戶需求，實現真正的個性化服務。例如，系統可以推薦小眾景點、避開人流高峰，甚至根據用戶的體力水平和興趣變化動態調整路線。

在技術實現上，Python作為核心編程語言，憑借其豐富的庫生態系統（如Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch用于機器學習，NetworkX用于圖計算）大大簡化了開發流程。系統的模塊化設計便于擴展和維護，適合作為計算機或大數據專業的畢業設計項目。學生可以通過此項目深入掌握數據處理、機器學習算法、自然語言處理以及全棧開發等關鍵技能。

該系統可進一步集成實時數據流處理、增強現實（AR）導航等功能，以提升用戶體驗。結合邊緣計算和物聯網技術，系統能夠實現更精準的環境感知和路線優化。

基于Python和AI大模型的智能旅游路線規劃與推薦系統，不僅展示了計算機技術在解決實際問題中的強大潛力，也為旅游行業的數字化轉型提供了有力支持。這一系統作為畢業設計選題，既具有學術價值，又具備實際應用前景，是計算機軟件開發與大數據分析領域的優秀實踐案例。