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

任务书：Django+Vue.js租房推荐系统与租房可视化

背景
城市租房市场信息分散，租客难以快速匹配符合预算、位置和需求的房源。传统租房平台依赖关键词搜索或简单筛选，缺乏个性化推荐能力。本项目结合Django（后端）与Vue.js（前端）开发全栈租房推荐系统，通过多维度数据（用户偏好、房源特征、地理位置）实现精准推荐，并利用可视化技术直观展示房源分布与推荐逻辑，提升用户决策效率。
目标
- 开发基于Django+Vue.js的B/S架构租房推荐系统。
- 实现混合推荐算法（基于内容+协同过滤+地理位置加权）。
- 设计交互式租房可视化界面（地图热力图、房源特征对比、推荐路径图）。
- 提升推荐匹配度（Top-5推荐准确率≥75%），缩短用户找房时间。

技术栈
- 后端：Django（RESTful API、数据库管理）、Django REST Framework（接口开发）。
- 前端：Vue.js（组件化UI）、ECharts/Leaflet（可视化）、Axios（HTTP请求）。
- 数据处理：Python（Pandas、Scikit-learn）、GeoPandas（地理空间分析）。
- 数据库：PostgreSQL（房源数据、用户行为日志）、PostGIS（地理空间扩展）。
- 地图服务：高德地图/Google Maps API（房源位置标注与热力图）。
系统模块
- 数据采集模块：爬取租房平台数据（标题、价格、面积、位置、图片）。
- 特征工程模块：提取房源特征（价格、面积、户型、地铁距离）与用户偏好（预算、通勤时间、户型需求）。
- 推荐引擎模块：
  - 基于内容的推荐（房源特征相似度）。
  - 协同过滤（用户-房源交互行为，如点击、收藏）。
  - 地理位置加权（优先推荐通勤1小时内房源）。
- 可视化模块：动态展示房源分布热力图、特征对比雷达图、推荐逻辑关系图。

后端功能
- 用户管理：注册/登录、用户画像构建（基于历史行为生成偏好标签，如“地铁沿线”“整租”）。
- 房源管理：存储房源元数据（标题、价格、面积、经纬度）与图片（通过云存储如AWS S3）。
- 推荐服务：
  - 离线推荐：每日批量生成用户推荐列表（基于Spark或Celery任务队列）。
  - 实时推荐：根据用户即时操作（如调整预算后重新推荐）。
- API接口：提供RESTful接口供前端调用（获取推荐列表、房源详情、可视化数据）。
前端功能
- 租房推荐页：展示推荐房源列表（封面图、标题、价格、匹配度评分），支持筛选（价格区间、户型）与收藏。
- 租房可视化页：
  - 地图热力图：标注房源位置，按价格/热度显示颜色梯度。
  - 特征对比图：雷达图展示当前房源与用户偏好的匹配度（如价格、面积、通勤时间）。
  - 推荐路径图：展示推荐逻辑（如“您看到A，因为A与您收藏的B价格相近且距离地铁更近”）。
- 用户交互：支持调整推荐参数（如通勤时间上限、是否接受合租）。

环境搭建
- 后端：Python 3.8+、Django 4.0+、PostgreSQL 14+（PostGIS扩展）、Redis 6.0+（缓存推荐结果）。
- 前端：Node.js 16+、Vue.js 3.0+、ECharts 5.0+、Leaflet 1.7+（地图）。
- 地理工具：GeoPandas（处理房源经纬度数据）、Shapely（几何计算）。
数据处理流程
- 数据采集：
  - 使用Scrapy爬取租房平台数据，存储至PostgreSQL。
  - 通过高德地图API逆地理编码将地址转换为经纬度。
- 特征提取：
  - 房源特征：价格、面积、户型、地铁距离（通过步行算法计算）。
  - 用户特征：历史浏览记录、收藏偏好、筛选条件。
推荐算法开发
- 基于内容的推荐：
  - 计算房源特征的余弦相似度（如价格区间、面积范围）。
- 协同过滤模型：
  - 构建用户-房源交互矩阵（点击=1，收藏=2，忽略=0）。
  - 使用Surprise库实现矩阵分解（SVD算法）。
- 地理位置加权：
  - 根据用户通勤偏好（如地铁30分钟内）调整推荐权重。
可视化开发
- 地图热力图：使用Leaflet叠加房源点，按价格区间着色。
- 特征对比图：ECharts雷达图展示用户偏好与房源特征的匹配度。
- 推荐路径图：D3.js绘制用户需求-房源特征的关联网络。

阶段	时间	任务
需求分析	第1周	确定功能需求、技术选型、数据来源（如贝壳网、58同城公开数据）。
环境搭建	第2周	部署Django后端、Vue.js前端，配置PostgreSQL+PostGIS与Redis。
数据采集与处理	第3-4周	开发爬虫模块，完成地理编码与特征提取。
推荐算法开发	第5-6周	实现基于内容、协同过滤、地理位置加权的推荐，优化参数。
可视化开发	第7周	开发前端可视化组件，集成推荐结果与地理数据。
系统测试与优化	第8周	压力测试（并发用户数≥300）、推荐准确率评估（A/B测试）、界面交互优化。
部署与上线	第9周	打包部署至云服务器（如阿里云ECS），编写用户手册与API文档。