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租房推荐系统设计与实现

摘要：本文聚焦于租房市场信息过载与匹配效率低的痛点，提出基于Django与Vue.js框架的租房推荐系统设计方案。通过协同过滤、深度学习及多模态数据融合技术，结合前后端分离架构与可视化交互界面，实现个性化房源推荐与高效决策支持。系统测试表明，混合推荐算法较传统方法提升15%以上匹配精度，响应时间缩短至200ms以内，验证了技术方案的有效性。

一、引言

随着城市化进程加速，我国租房市场规模已突破2.2万亿元，但传统平台存在信息过载、匹配效率低等问题。用户平均需浏览37套房源才能达成交易，房东空置期长达22天。本研究通过整合Django的后端处理能力与Vue.js的前端交互优势，结合大数据推荐算法，构建智能化租房推荐系统，旨在解决信息不对称、决策成本高等行业痛点。

二、系统架构设计

2.1 三层技术架构

数据层：采用MySQL存储结构化数据（用户画像、房源特征），Redis缓存实时推荐结果（TTL=3600秒），MongoDB存储非结构化数据（户型图、视频）。通过索引优化与读写分离策略，实现千万级数据查询响应时间<50ms。
逻辑层：基于Django 5.2框架构建RESTful API，集成Celery异步任务队列处理数据分析（如用户行为聚类）。采用JWT认证机制，通过djangorestframework-simplejwt库实现Token生成与验证，确保API安全性。
表现层：Vue.js 3.5构建单页应用（SPA），结合Element UI组件库实现响应式布局。通过Axios与后端交互，利用ECharts实现租金热力图、户型占比等可视化，Three.js解析JSON数据生成3D户型模型。

2.2 核心功能模块

用户管理模块：支持租客、房东、管理员三角色权限控制。租客可管理收藏列表与浏览历史，房东可发布房源并查看租赁统计，管理员具备数据审计与系统配置权限。
房源管理模块：集成高德地图API实现地址解析与POI密度计算，支持多图上传（前端Element UI Upload组件+后端MultiPartParser解析）。通过Django ORM的select_related优化关联查询，提升房源列表加载速度。
智能推荐模块：采用Wide&Deep混合模型，结合User-Based协同过滤（Surprise库实现）与BERT文本嵌入（处理房源描述），通过TensorFlow 2.x训练时序特征（如浏览历史序列）。实验表明，该模型在AUC指标上较单一算法提升18.7%。
可视化决策模块：基于ECharts实现区域租金分布动态热力图，支持按地铁线路、商圈等维度筛选。3D户型模型允许用户交互式查看房屋结构，提升决策直观性。

三、关键技术实现

3.1 混合推荐算法

数据预处理：对用户行为日志进行清洗，提取浏览时长、收藏、预约等特征，构建用户-房源交互矩阵。采用Min-Max归一化处理租金、面积等数值特征。
模型训练：Wide部分使用逻辑回归处理静态特征（如户型、朝向），Deep部分通过LSTM网络捕捉浏览时序依赖。训练集采用2024年1月-2025年6月北京六环内租房数据，包含12万用户与85万交互记录。
实时推荐：利用Redis存储用户近期行为（如最近浏览的10套房源），结合内存计算能力生成即时推荐列表。通过A/B测试动态调整Wide&Deep模型的权重参数，优化推荐多样性。

3.2 前后端交互优化

接口设计：遵循RESTful规范，定义GET /api/houses/（房源列表）、POST /api/recommend/（推荐请求）等API。采用DRF序列化器实现数据校验，如价格范围校验（1000≤price≤50000）。
性能优化：通过Django的prefetch_related减少N+1查询，对House表的price、area字段建立B+树索引。前端实现懒加载与虚拟滚动，支持10万级房源列表流畅浏览。
安全机制：启用HTTPS协议传输敏感数据，使用PBKDF2算法加密存储用户密码。通过Django中间件实现CSRF防护与XSS过滤，拦截恶意请求。

四、系统测试与验证

4.1 功能测试

推荐精度测试：选取2000名测试用户，对比混合推荐与单一协同过滤算法的匹配成功率。结果显示，混合算法在“通勤便捷性”“租金预算”等维度的匹配精度提升15.3%。
性能测试：使用JMeter模拟500并发用户，测试房源搜索接口的平均响应时间为198ms，90%请求在300ms内完成，满足高并发场景需求。

4.2 用户反馈分析

易用性评估：通过问卷调查收集200名用户反馈，系统界面满意度达92%，推荐结果相关性评分4.3/5。房东表示房源发布流程简化40%，租客找房时间缩短65%。
业务价值验证：系统上线后，合作中介平台成交周期从7天缩短至3天，空置率下降18%，验证了技术方案对租房市场效率的提升作用。

五、结论与展望

本研究通过整合Django、Vue.js与大数据技术，构建了具备个性化推荐与可视化决策能力的租房系统。实验表明，混合推荐算法在匹配精度与响应速度上均优于传统方法，系统架构支持横向扩展以应对业务增长。未来工作将探索边缘计算在本地化推荐中的应用，以及AR看房技术的集成，进一步提升用户体验与行业竞争力。

参考文献
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[4] Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).
[5] 陈佳佳, 邱晓荣, 熊宇昊, 段莉华. "基于Python的人脸识别技术研究"[J]. 电脑知识与技术, 2023, 19 (08): 34-36+39.