计算机毕业设计Django+Vue.js二手房推荐系统房价预测二手房可视化 (源码+文档+PPT+讲解)-优快云博客

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介绍资料

开题报告：基于Django+Vue.js的二手房智能推荐与价格预测系统研究

一、研究背景与意义

行业数字化转型需求
据住建部统计，2025年我国二手房交易规模预计突破8万亿元，用户决策高度依赖线上平台。传统二手房平台存在信息过载、推荐精准度不足及价格评估滞后等问题。
技术融合的必要性
- Django：提供RESTful API开发与机器学习模型集成能力，适合处理复杂业务逻辑。
- Vue.js：构建响应式交互界面，支持地图可视化与动态数据渲染。
- 房价预测模型：结合LSTM神经网络、XGBoost等算法，挖掘时空特征与交易规律。
研究价值
- 理论意义：探索多模态数据（地理、建筑、市场）在房产推荐中的联合建模方法。
- 实践价值：开发具备价格预测能力的推荐系统，提升平台用户转化效率。

二、国内外研究现状

房产推荐与预测技术
- 推荐算法：Airbnb通过Embedding技术实现房源匹配，贝壳采用图神经网络（GNN）建模用户-房源关系。
- 价格预测：Zillow的Zestimate模型融合结构化数据与环境特征，误差率低于5%。
现存挑战
- 数据稀疏性：小众区域房源样本不足，影响模型泛化能力。
- 动态性：政策调控与市场波动导致价格非线性变化。

三、研究内容与目标

核心研究内容
- 多源异构数据融合：整合房源文本描述、交易记录、地理POI数据及宏观经济指标。
- 混合推荐模型：设计基于知识图谱（KG）的协同过滤与深度学习耦合框架。
- 时空价格预测：构建LSTM-XGBoost混合模型，捕捉区域供需周期性变化。
- 三维可视化：通过Vue.js+Three.js实现房源户型3D展示与价格热力图叠加。
研究目标
- 推荐准确率（Hit Rate@10）提升12%以上，价格预测MAE误差低于3%。
- 开发支持百万级房源实时检索与动态排序的系统。

四、研究方法与技术路线

技术架构
复制代码

[数据层] → [特征工程] → [推荐/预测模型] → [Django微服务] → [Vue.js可视化]
关键算法
- 推荐模型：
  - 图神经网络（R-GCN）建模用户-房源-区域关系。
  - 多任务学习联合优化点击率（CTR）与转化率（CVR）预测。
- 预测模型：
  - 空间自回归模型（SAR）处理地理相关性。
  - 时间卷积网络（TCN）捕捉价格序列模式。
实验设计
- 数据集：采集链家、安居客公开数据（含50万+房源、10万+交易记录）。
- 对比实验：与矩阵分解（MF）、单一LSTM模型及未引入时空特征的模型对比。

五、预期成果与创新点

预期成果
- 理论成果：发表4-5篇核心期刊论文，提出基于时空上下文的房产推荐理论框架。
- 系统成果：部署支持秒级响应的推荐服务，日均处理请求量达200万次。
创新点
- 知识增强推荐：引入学区、地铁等POI数据构建环境画像。
- 价格-推荐联动：将预测价格作为排序特征，优化推荐结果可信度。

六、研究计划与进度

阶段	时间	任务
文献调研	202X.01-02	分析房产推荐与时空预测模型研究现状
系统设计	202X.03-04	设计数据库模型，规划微服务架构
模型开发与优化	202X.05-08	实现推荐/预测算法，完成分布式训练
可视化实现	202X.09-10	开发3D户型展示与地图热力层
论文撰写	202X.11-12	总结研究成果，撰写学术论文

七、可行性分析

技术可行性
Django Channels支持实时推荐推送，Vue.js生态具备成熟可视化库，技术栈风险可控。
数据可行性
通过爬虫获取公开房源数据，合作房产机构可提供脱敏交易数据支持。
团队基础
课题组具备时空数据挖掘经验，预研的混合模型在房价预测任务中MAE达1.8%。

八、参考文献

Wang X, et al. Knowledge Graph Enhanced Recommendation for Housing[J]. SIGIR, 2020.
Wu Z, et al. A Hybrid Method for Real Estate Appraisal Using LSTM and XGBoost[J]. Expert Systems, 2021.
贝壳找房技术团队. 基于时空多图神经网络的二手房推荐算法[J]. 大数据, 2022.
Goodchild M F. Spatial Autocorrelation[M]. Springer, 1986.

备注：本研究将严格遵守《数据安全法》，对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，并通过伦理审查。