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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介绍资料

以下是一份关于《Django + Vue.js 租房推荐系统》的任务书模板，涵盖系统架构设计、功能模块划分、技术选型及开发计划，适用于校园/社区租房场景的个性化推荐需求：

---

任务书：基于Django + Vue.js的智能租房推荐系统开发

一、项目背景与目标

1. 背景
   传统租房平台存在信息过载、推荐精准度低等问题。本系统通过整合房源数据（如位置、价格、面积）与用户行为（浏览、收藏、签约），利用Django后端提供RESTful API，结合Vue.js前端实现动态交互，构建基于协同过滤与内容推荐的混合推荐引擎，提升租房匹配效率。

2. 目标

   • 开发支持房源发布、搜索、推荐的Web应用
   • 实现用户画像构建与个性化推荐算法
   • 提供房东/租客双端管理功能
   • 支持移动端适配（响应式设计）

二、系统架构设计

	┌───────────────────────────────────────────────────────┐
	│ 用户终端层 │
	│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
	│ │ 租客Web │ │ 房东Web │ │
	│ └─────────┘ └─────────┘ │
	│ ↑ ↑ │
	│ Vue.js 3.0 (Element UI) │
	└───────────────────────┬───────────────────────────────┘
	│ API请求（Axios）
	▼
	┌───────────────────────────────────────────────────────┐
	│ API服务层（Django） │
	│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
	│ │ DRF │←───│ Redis │←───│ MySQL │ │
	│ │ (REST) │ │ (缓存) │ │ (主库) │ │
	│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
	│ ↑ ↑ ↑ │
	│ 路由控制 推荐结果缓存 房源/用户数据 │
	└───────────────────────┬───────────────────────────────┘
	│ 异步任务
	▼
	┌───────────────────────────────────────────────────────┐
	│ 后台任务层 │
	│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
	│ │ Celery │←───│ ES全文 │ │
	│ │ (定时) │ │ 搜索 │ │
	│ └─────────┘ └─────────┘ │
	└───────────────────────────────────────────────────────┘

三、功能模块划分

1. 租客端功能（Vue.js前端）

• 核心功能：
  • 房源搜索（关键词/地图选点/筛选条件）
  • 推荐列表（基于用户行为与房源特征）
  • 收藏与对比功能
  • 在线预约看房
• 关键组件：
  • 房源卡片组件（图片轮播+标签展示）
  • 地图交互组件（高德地图API集成）
  • 推荐理由弹窗（"根据您收藏的XX小区推荐"）

2. 房东端功能（Vue.js前端）

• 核心功能：
  • 房源发布（多图上传+信息填写）
  • 预约管理（日历视图展示看房时间）
  • 数据分析（房源浏览量趋势图）
• 关键组件：
  • 富文本编辑器（发布房源描述）
  • 图片裁剪组件（统一房源图片尺寸）

3. 后端服务（Django + DRF）

• API设计示例：

  python

  	# 房源推荐接口（DRF ViewSet）
  	class RecommendationViewSet(viewsets.ViewSet):
  	@action(detail=False, methods=['get'])
  	def personalized(self, request):
  	user_id = request.user.id
  	# 从Redis获取缓存推荐结果
  	cache_key = f"user_{user_id}_recommendations"
  	recommendations = cache.get(cache_key)
  	if not recommendations:
  	# 调用推荐算法服务
  	recommendations = RecommendationEngine.generate(user_id)
  	cache.set(cache_key, recommendations, timeout=3600)
  	return Response(recommendations)

• 数据库设计：

  sql

  	-- 房源表（MySQL）
  	CREATE TABLE house (
  	id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  	title VARCHAR(100) NOT NULL,
  	price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  	area DECIMAL(8,2) NOT NULL,
  	longitude DECIMAL(10,6),
  	latitude DECIMAL(10,6),
  	owner_id INT FOREIGN KEY REFERENCES user(id)
  	);
  	-- 用户行为日志表（用于推荐）
  	CREATE TABLE user_behavior (
  	id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  	user_id INT NOT NULL,
  	house_id INT NOT NULL,
  	action_type ENUM('view', 'favorite', 'contact') NOT NULL,
  	timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
  	);

4. 推荐引擎（Python混合算法）

• 算法实现：

  python

  	# 基于用户的协同过滤（Surprise库）
  	from surprise import KNNBasic, Dataset, Reader
  	def user_based_cf(user_id):
  	# 加载用户-房源评分数据（隐式反馈：浏览=1，收藏=3）
  	reader = Reader(rating_scale=(1, 3))
  	data = Dataset.load_from_df(behavior_df[['user_id', 'house_id', 'score']], reader)
  	trainset = data.build_full_trainset()
  	algo = KNNBasic(sim_options={'name': 'cosine'})
  	algo.fit(trainset)
  	# 获取相似用户喜欢的房源
  	inner_id = trainset.to_inner_uid(user_id)
  	neighbors = algo.get_neighbors(inner_id, k=10)
  	return [trainset.to_raw_uid(n) for n in neighbors]
  	# 内容推荐（基于房源特征TF-IDF）
  	from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  	def content_based(user_id):
  	# 分析用户历史浏览房源的标签（如"地铁口""精装修"）
  	tags = " ".join(user_history_tags)
  	vectorizer = TfidfVectorizer()
  	tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([tags] + all_house_tags)
  	# 计算余弦相似度
  	similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix[1:]).flatten()
  	return all_house_ids[similarity.argsort()[-5:][::-1]]

四、技术栈

层级	技术选型	版本要求
前端	Vue.js 3.0 + Vue Router + Pinia	Vue 3.3.4
UI框架	Element Plus	2.3.8
后端	Django 4.2 + Django REST Framework	Django 4.2.7
数据库	MySQL 8.0 + Redis 7.0	MySQL 8.0.33
搜索	Elasticsearch 7.17	7.17.9
任务队列	Celery 5.3 + RabbitMQ 3.12	Celery 5.3.1
地图	高德地图JavaScript API 2.0	最新版

五、开发计划

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1周	完成用户调研与原型设计（Figma）
前端开发	第2-3周	实现租客端核心页面（Vue单文件组件）
后端开发	第2-4周	完成API开发与数据库设计
推荐算法	第4周	实现协同过滤+内容推荐混合模型
系统集成	第5周	前后端联调与地图组件集成
测试优化	第6周	完成压力测试（JMeter）与算法调优

六、交付成果

1. 前端代码：
   • Vue组件库（按功能模块划分）
   • 响应式布局源码（SCSS变量管理）
2. 后端代码：
   • Django项目结构（apps拆分）
   • 推荐算法Python脚本
3. 文档：
   • API接口文档（Swagger UI生成）
   • 系统部署指南（Docker Compose配置）
4. 测试报告：
   • 推荐准确率测试（A/B测试对比随机推荐）
   • 接口响应时间统计（95%请求<500ms）

七、验收标准

1. 功能完整性：
   • 支持房源发布、搜索、推荐全流程
   • 房东/租客角色权限隔离
2. 推荐效果：
   • 冷启动问题解决方案（新用户默认推荐热门房源）
   • 推荐点击率（CTR）≥15%
3. 性能指标：
   • MySQL查询复杂场景（如多表关联）≤200ms
   • Redis缓存命中率≥90%
4. 安全性：
   • JWT令牌认证
   • 敏感数据加密存储（如身份证号）

八、风险控制

1. 推荐算法效果不佳：
   • 解决方案：引入Bandit算法动态调整推荐策略权重
2. 高并发访问：
   • 解决方案：使用Nginx负载均衡 + Django异步视图（ASGI）
3. 数据隐私合规：
   • 解决方案：用户行为日志匿名化处理，符合《个人信息保护法》

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任务书负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

可根据实际需求扩展功能（如增加VR看房、短租需求预测模块），或调整技术方案（如用FastAPI替代DRF提升性能）。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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