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)

最新推荐文章于 2025-12-06 10:24:48 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-06 10:24:48 发布 · 583 阅读

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#课程设计 #大数据 #人工智能 #scrapy #django #vue.js #毕业设计

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+Vue.js租房推荐系统与租房可视化》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

基于Django+Vue.js的租房推荐系统与可视化平台设计

一、研究背景与意义

研究背景
- 城市化进程加速，租房需求激增，用户面临海量房源信息过载问题，传统筛选方式效率低下。
- 现有租房平台（如贝壳、安居客）推荐功能单一，缺乏对用户偏好（通勤、预算、配套）的深度挖掘。
- 可视化技术（如地图热力图、房源对比图表）可提升信息透明度，但未与推荐系统深度整合。
研究意义
- 理论意义：结合多源数据（房源特征、用户行为、地理信息）优化推荐模型，探索租房领域个性化推荐方法。
- 实践意义：缩短用户决策周期，提高房源匹配效率，为房东和中介提供数据支持。

二、国内外研究现状

租房推荐系统研究现状
- 主流方法包括基于内容的推荐（房源面积、价格）、协同过滤（用户-房源交互）和混合模型。
- 深度学习模型（如GNN处理地理关系、LSTM建模用户历史行为）在精准度上有所提升，但计算复杂度高。
- 现有系统较少考虑实时动态因素（如通勤时间变化、季节性租金波动）。
租房可视化技术研究现状
- 可视化形式包括地图标注、价格分布热力图、房源参数对比雷达图等，但多独立于推荐逻辑。
- 前端框架（如Vue.js、Leaflet.js）支持动态交互，但缺乏与后端推荐引擎的实时数据联动。
现有研究的不足
- 推荐算法与可视化模块分离，用户难以理解推荐依据。
- 未充分利用Django的快速开发能力与Vue.js的响应式特性构建全栈系统。

三、研究目标与内容

研究目标
- 设计并实现基于Django+Vue.js的租房推荐系统，集成多维度推荐算法与动态可视化交互，提升用户体验。
研究内容
- 后端模块（Django）：
  - 构建租房数据仓库（房源信息、用户行为日志、地理信息）。
  - 实现混合推荐算法（基于内容的过滤+协同过滤+通勤时间加权）。
  - 提供RESTful API供前端调用，集成第三方地图服务（如高德地图API）。
- 前端模块（Vue.js）：
  - 开发可视化交互界面（地图热力图、房源参数对比、推荐理由说明）。
  - 实现用户实时反馈机制（收藏/跳过、预算调整、通勤偏好设置）。
- 数据层：
  - 使用Django ORM管理结构化数据，结合Pandas处理地理坐标转换。

四、研究方法与技术路线

研究方法
- 对比实验法：验证混合推荐算法（对比单一协同过滤）的匹配率与用户点击率。
- 用户调研法：通过A/B测试评估可视化交互对用户决策效率的提升效果。
- 系统开发法：采用前后端分离架构，分模块实现与集成。

技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[用户行为数据] --> B[Django后端]`
	`C[房源数据] --> D[地理信息处理]`
	`D --> B`
	`B --> E[混合推荐算法]`
	`E --> F[RESTful API]`
	`F --> G[Vue.js前端]`
	`G --> H[可视化组件: 地图/对比图表]`
	`H --> I[用户反馈]`
	`I --> B`

关键技术：
- Django：快速构建后端服务，处理用户认证与数据接口。
- Vue.js + ECharts/Leaflet.js：实现响应式可视化界面与地图交互。
- Geopy：计算房源与用户通勤地点的距离。
- Scikit-learn/Surprise：训练推荐模型。

五、预期成果与创新点

预期成果
- 完成系统原型开发，支持千级用户并发访问，推荐响应时间<1.5秒。
- 推荐匹配率提升12%-18%（对比基准算法），用户平均决策时间缩短30%。
- 发表会议论文1篇，申请软件著作权1项。
创新点
- 多维度推荐创新：结合房源特征（价格、面积）、地理信息（通勤时间）和用户历史行为进行动态推荐。
- 可视化交互创新：通过地图热力图展示区域租金分布，用户可筛选通勤路线并查看沿线房源。
- 全栈架构创新：利用Django的MTV模式与Vue.js的组件化开发，实现前后端高效协作。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
第1-2月	需求分析与技术选型，搭建Django基础框架
第3-4月	地理信息处理与推荐算法实现，完成API设计
第5-6月	Vue.js前端开发与可视化组件集成
第7月	系统测试与性能优化（压力测试、算法调优）
第8月	用户调研与论文撰写

七、参考文献

[1] 王伟. 基于地理位置的租房推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2022.
[2] Django官方文档. https://www.djangoproject.com/
[3] 高德地图JavaScript API文档. https://lbs.amap.com/api/jsapi-v2/summary |
[4] 李强. 租房平台用户行为分析与推荐策略优化[D]. 清华大学, 2021.

备注：