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)

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于 2025-07-28 09:23:53 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签：课程设计大数据 hadoop python 深度学习毕业设计爬虫

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介绍资料

Django+Vue.js租房推荐系统技术说明

一、系统概述

本租房推荐系统采用前后端分离架构，后端基于Django框架构建RESTful API接口，前端使用Vue.js实现动态交互界面，结合协同过滤与深度学习算法实现个性化房源推荐。系统覆盖用户管理、房源发布、智能推荐、数据可视化等核心功能，支持高并发访问与实时推荐需求，适用于城市租房场景下的精准匹配与高效决策。

二、技术选型与架构设计

2.1 架构设计

系统采用三层架构：

数据层：MySQL存储结构化数据（用户、房源、评价等），Redis缓存热门推荐结果，MongoDB存储非结构化数据（如房源图片、视频）；
逻辑层：Django作为后端框架，提供API接口与业务逻辑处理，集成Celery任务队列处理异步任务（如数据分析、邮件通知）；
表现层：Vue.js构建单页应用（SPA），通过Axios与后端API交互，结合ECharts实现数据可视化。

2.2 技术栈

层级	技术组件	核心功能
后端	Django 4.1 + Django REST Framework	用户认证、房源管理、推荐算法实现
	Celery + Redis	异步任务队列、缓存加速
	Scrapy	多平台房源数据爬取与清洗
前端	Vue 3 + Vue Router + Vuex	响应式界面、状态管理、路由控制
	Element Plus	UI组件库，加速界面开发
	ECharts	房源价格热力图、3D户型建模可视化
数据库	MySQL 8.0	结构化数据存储与复杂查询优化
	Redis 6.0	缓存热门推荐结果，降低数据库压力

三、核心功能实现

3.1 用户管理模块

功能：支持用户注册、登录、信息修改、密码找回等。

技术实现：

JWT认证：Django的djangorestframework-simplejwt库生成Token，前端通过Authorization头携带Token访问API；
密码加密：使用Django内置的PBKDF2算法存储密码哈希值；

接口示例：

python

	`# views.py`
	`from rest_framework_simplejwt.views import TokenObtainPairView`
	`class MyTokenObtainPairView(TokenObtainPairView):`
	`serializer_class = MyTokenObtainPairSerializer # 自定义序列化器，扩展用户信息`

	`# urls.py`
	`path('api/token/', MyTokenObtainPairView.as_view(), name='token_obtain_pair'),`

3.2 房源管理模块

功能：房源发布、编辑、删除、搜索（支持多维度筛选）。
技术实现：
- 高德地图API集成：通过地理编码（Geocoding）将地址转换为经纬度，前端使用<el-amap>组件展示房源位置；
- 多图上传：前端使用Element UI的Upload组件，后端通过Django-rest-framework的MultiPartParser解析图片；
- 复杂查询优化：在MySQL的房源表（House）的price、area、publish_time等字段建立B+树索引，提升查询效率。

3.3 推荐模块

功能：基于用户行为与房源特征生成个性化推荐列表。
技术实现：
- 混合推荐算法：
  1. 协同过滤：使用Surprise库实现User-Based CF，计算用户相似度矩阵；
  2. 深度学习模型：通过TensorFlow构建Wide&Deep模型，处理静态特征（户型、朝向）与时序特征（浏览历史）；
  3. 多模态融合：结合文本（BERT提取关键词）、图像（ResNet识别户型图结构）、地理位置（POI密度）数据，提升推荐精度。
- 实时推荐：利用Redis存储用户近期行为，结合内存计算能力生成即时推荐结果。

3.4 数据可视化模块

功能：展示房源价格分布、区域热度、户型占比等。
技术实现：
- ECharts集成：前端通过<v-chart>组件渲染图表，后端提供聚合数据（如按区域分组的平均价格）；
- 3D户型建模：使用Three.js库解析户型图JSON数据，生成交互式3D模型。

四、关键技术细节

4.1 前后端交互流程

请求发起：Vue组件通过Axios发送HTTP请求（如GET /api/houses/?price_min=1000）；
权限验证：Django中间件检查请求头中的Authorization Token，验证用户身份；
业务处理：Django视图函数查询数据库或调用推荐算法，返回JSON响应；
响应渲染：Vue组件解析响应数据，更新界面状态。

4.2 性能优化策略

数据库优化：
- 使用select_related和prefetch_related减少N+1查询；
- 对高频查询字段（如House.price）建立索引。
缓存策略：
- Redis缓存热门房源推荐结果（TTL=3600秒）；
- 使用django-redis库集成Redis到Django缓存框架。
异步任务：
- Celery处理耗时操作（如数据分析、邮件发送），避免阻塞主线程。