计算机毕业设计Django+Vue.js租房推荐系统租房可视化大数据毕业设计(源码 +文档+PPT+讲解)

原创已于 2025-04-09 09:10:42 修改 · 1.5k 阅读

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于 2025-04-09 00:24:09 首次发布

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介绍资料

随着城市化进程的加快，租房需求日益增长，传统的租房方式存在信息不对称、匹配效率低等问题。为解决上述痛点，本项目旨在开发一套基于Django（后端）与Vue.js（前端）的租房推荐系统，通过智能化算法和用户行为分析，为用户提供精准的租房推荐服务，提升用户体验和租房效率。

系统功能目标：
- 实现用户注册、登录、个人信息管理功能。
- 提供房源信息发布、编辑、删除及搜索功能。
- 基于用户偏好（如地理位置、价格区间、房型等）实现个性化租房推荐。
- 支持房源详情查看、收藏、预约看房等功能。
- 实现用户评价、反馈及系统消息通知。
技术目标：
- 使用Django框架构建高效、可扩展的后端服务。
- 采用Vue.js框架实现响应式、用户友好的前端界面。
- 集成数据库（如MySQL/PostgreSQL）进行数据存储与管理。
- 部署推荐算法模型，实现实时或近实时的租房推荐。
性能目标：
- 系统响应时间小于2秒（平均）。
- 支持至少1000并发用户访问。
- 数据处理准确率不低于95%。

前端开发：
- 设计并实现用户界面（UI），包括登录/注册页、房源列表页、房源详情页、个人中心等。
- 实现前端与后端API的交互逻辑。
- 集成第三方地图服务（如高德地图）展示房源地理位置。
后端开发：
- 构建Django REST Framework（DRF）API，提供数据接口。
- 实现用户认证与授权机制。
- 设计并实现房源数据模型、推荐算法逻辑。
- 集成数据库，进行数据持久化存储。
推荐系统：
- 收集用户行为数据（如浏览记录、收藏记录等）。
- 分析用户偏好，构建用户画像。
- 实现基于内容的推荐、协同过滤推荐等算法。
- 定期更新推荐模型，提高推荐准确性。
测试与部署：
- 编写单元测试、集成测试，确保系统稳定性。
- 部署至云服务器（如阿里云、AWS），实现高可用性。
- 配置监控与日志系统，便于问题追踪与性能优化。

需求分析与设计阶段（第1-2周）：
- 完成需求调研，明确系统功能与非功能需求。
- 设计系统架构、数据库模型及API接口。
开发阶段（第3-8周）：
- 前端开发：完成UI设计与实现，集成第三方服务。
- 后端开发：构建API，实现业务逻辑与数据库交互。
- 推荐系统开发：实现推荐算法，集成至后端服务。
测试阶段（第9-10周）：
- 编写测试用例，执行单元测试、集成测试。
- 修复发现的缺陷，优化系统性能。
部署与上线阶段（第11周）：
- 部署系统至云服务器，进行压力测试。
- 完成上线准备，正式发布系统。
维护与优化阶段（持续进行）：
- 收集用户反馈，持续优化系统功能。
- 监控系统运行状态，及时处理异常。