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)-优快云博客

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介绍资料

Django+Vue.js租房推荐系统与租房可视化技术研究

摘要：随着城市化进程加速，租房市场规模持续扩张，传统租房平台面临信息过载、匹配效率低等问题。本文提出基于Django与Vue.js框架的租房推荐系统，通过协同过滤算法与深度学习模型实现个性化房源推荐，结合ECharts与Leaflet技术构建多维数据可视化模块。实验表明，该系统在推荐准确率、响应速度及用户体验上均优于传统方法，为租房市场智能化升级提供了技术参考。

关键词：Django；Vue.js；租房推荐系统；数据可视化；协同过滤

一、引言

截至2025年，我国租房人口突破2.4亿，市场规模超3万亿元，但用户平均需浏览42套房源才能达成交易，匹配效率低下。传统租房平台依赖关键词搜索与人工筛选，难以满足用户对精准化、个性化服务的需求。基于大数据与人工智能的推荐系统成为解决这一问题的关键技术路径。本文结合Django（后端）与Vue.js（前端）框架，设计并实现了一套智能化租房推荐系统，通过整合用户行为数据与房源特征，结合推荐算法与可视化技术，显著提升了租房匹配效率与用户体验。

二、系统架构设计

2.1 技术选型与分层架构

系统采用前后端分离架构，具体分层如下：

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 核心功能模块

系统覆盖用户管理、房源管理、推荐服务与数据可视化四大模块：

用户管理：支持注册、登录、信息修改与密码找回，采用JWT认证机制保障数据安全。
房源管理：提供房源发布、编辑、删除及多维度筛选功能，集成高德地图API实现地理位置可视化。
推荐服务：基于用户行为与房源特征生成个性化推荐列表，支持实时推荐与离线批量推荐。
数据可视化：通过ECharts展示租金走势、区域热度、户型占比等，辅助用户决策。

三、推荐算法设计与实现

3.1 协同过滤算法

基于用户行为的协同过滤（User-Based CF）是系统核心算法之一。通过计算用户相似度矩阵，推荐相似用户偏好的房源。例如，某系统采用Surprise库实现User-Based CF，结合用户浏览时长、收藏频率等隐式数据，构建多维用户画像，使推荐准确率（Precision@10）提升至62%。

为解决冷启动问题，系统引入内容增强型协同过滤（Content-Boosted CF），融合房源特征（如面积、租金、户型）与用户画像（如通勤偏好、预算范围）。例如，通过TF-IDF算法提取房源描述中的关键词，结合ResNet模型识别户型图结构，构建多模态特征向量，使推荐准确率提升至68%。

3.2 深度学习模型

系统集成Wide&Deep模型处理静态特征（户型、朝向）与时序特征（浏览历史）。Wide部分采用逻辑回归捕捉记忆特征，Deep部分通过深度神经网络学习潜在模式。例如，某系统采用LSTM-XGBoost混合模型，输入特征包括历史成交价、区域POI密度、房龄折旧率等，使房价预测误差（MAE）降低至1.2万元，同时将预测价格作为排序特征，优化推荐结果可信度。