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》任务书

一、项目背景与意义

随着城市化进程加速，租房需求持续增长，但传统租房平台存在信息过载、匹配效率低等问题。用户需手动筛选海量房源，耗时且易遗漏优质选项；房东也难以精准触达目标租客，导致资源闲置。现有系统多依赖简单关键词匹配，缺乏对用户偏好与房源特征的深度挖掘，推荐结果相关性不足。

本项目旨在利用Django（后端框架）与Vue.js（前端框架）构建智能化租房推荐系统，通过分析用户行为数据与房源特征，实现个性化推荐，提升租房匹配效率，降低用户决策成本，同时为房东提供精准营销工具，促进租房市场供需平衡。

二、项目目标

技术目标：基于Django构建高并发、可扩展的后端服务，利用Vue.js实现响应式前端界面，集成Redis缓存优化性能，确保系统稳定运行。
功能目标：开发用户管理、房源发布、智能推荐、地图可视化、消息通知等核心模块，支持用户注册登录、房源筛选、推荐结果展示、在线沟通等功能。
性能目标：系统需支持10万级用户并发访问，推荐响应时间≤1秒，房源搜索延迟≤500毫秒，推荐准确率（用户点击率）≥75%。
应用目标：为租房平台提供技术解决方案，提升用户留存率与转化率，助力房东快速出租房源，推动租房市场数字化升级。

三、项目任务分解

（一）需求分析与系统设计

需求调研：
- 与租房用户、房东、平台运营人员沟通，明确功能需求（如推荐精度、搜索条件、交互体验）、性能要求（如并发处理能力、响应速度）及安全需求（如数据加密、隐私保护）。
- 分析竞品（如贝壳找房、58同城）的优缺点，提炼差异化功能点。
系统架构设计：
- 采用前后端分离架构，前端基于Vue.js构建单页应用（SPA），后端基于Django REST Framework（DRF）提供RESTful API。
- 数据库设计：使用MySQL存储结构化数据（用户信息、房源详情、交易记录），MongoDB存储非结构化数据（用户评价、图片），Redis缓存热门房源与推荐结果。
- 模块划分：定义用户管理、房源管理、推荐算法、搜索服务、消息通知等模块，明确接口规范与数据传输格式（JSON）。
技术选型：
- 前端：Vue.js 3.0 + Vue Router + Pinia + Element Plus + ECharts（地图可视化）。
- 后端：Django 4.2 + DRF + Celery（异步任务） + Django Channels（WebSocket实时通信）。
- 数据库：MySQL 8.0 + MongoDB 6.0 + Redis 7.0。
- 部署：Nginx + Gunicorn + Docker（容器化部署）。

（二）数据库设计与实现

数据模型设计：
- 用户表（User）：存储用户ID、用户名、密码（加密）、手机号、邮箱、角色（租客/房东）、偏好标签（如“地铁房”“整租”）。
- 房源表（House）：存储房源ID、标题、地址、价格、面积、户型、装修情况、配套设施（如“空调”“洗衣机”）、图片URL、房东ID、状态（已租/未租）。
- 行为日志表（UserBehavior）：记录用户浏览、收藏、预约、成交等行为，用于推荐算法训练。
数据库实现：
- 使用Django ORM定义模型类，配置MySQL作为主数据库，MongoDB存储用户评价数据，Redis缓存热门房源（按浏览量排序）。
- 优化查询性能：为房源表的“价格”“面积”“发布时间”字段添加索引，使用Django的select_related与prefetch_related减少数据库查询次数。

（三）推荐算法研究与实现

算法选型：
- 基于内容的推荐：根据用户偏好标签（如“地铁房”“低价”）与房源特征（如“距离地铁站500米”“价格≤3000元”）计算相似度，推荐匹配度高的房源。
- 协同过滤推荐：分析用户行为数据（如浏览、收藏），找到相似用户群体，推荐这些用户关注的房源。
- 混合推荐：结合基于内容与协同过滤的结果，动态调整权重（如新用户侧重内容推荐，老用户侧重协同过滤），提升推荐多样性。
算法实现：
- 使用Python的scikit-learn库计算文本相似度（TF-IDF + 余弦相似度），Surprise库实现协同过滤（基于用户的ALS算法）。
- 通过Django管理命令定期训练推荐模型（如每日凌晨执行），将结果存入Redis，供前端快速调用。

（四）前后端开发与集成

前端开发：
- 使用Vue.js构建响应式界面，包括首页（搜索框+推荐房源轮播）、房源列表页（筛选条件+地图标记）、房源详情页（图片轮播+信息展示）、用户中心页（收藏/预约记录）。
- 集成ECharts实现地图可视化，展示房源分布与周边设施（如地铁站、商场）。
- 使用Vue Router管理页面路由，Pinia管理全局状态（如用户登录状态、筛选条件）。
后端开发：
- 基于DRF开发RESTful API，包括用户注册登录（JWT认证）、房源发布/编辑/删除、推荐结果获取、消息通知（WebSocket实时推送）。
- 使用Celery异步处理耗时任务（如图片上传压缩、推荐模型训练），避免阻塞主线程。
- 实现搜索服务：结合Elasticsearch优化房源搜索（支持模糊查询、多条件组合查询）。
系统集成：
- 前端通过Axios调用后端API，处理响应数据并渲染页面。
- 使用Nginx反向代理配置前后端分离，前端静态资源部署在Nginx，后端服务通过Gunicorn运行。
- 通过Docker容器化部署，确保环境一致性，便于扩展与维护。

（五）系统测试与优化

功能测试：
- 验证用户注册登录、房源发布、搜索筛选、推荐展示、消息通知等功能的正确性。
- 使用Postman测试API接口，确保数据格式与状态码符合预期。
性能测试：
- 使用JMeter模拟并发访问，测试系统吞吐量（TPS）与响应时间，优化MySQL查询语句与Redis缓存策略。
- 对图片上传、推荐计算等耗时操作进行性能分析，使用异步任务与缓存降低延迟。
安全测试：
- 检查SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击等安全漏洞，使用Django的csrf_token与输入验证防止攻击。
- 对用户密码进行BCrypt加密存储，敏感数据（如手机号）部分脱敏显示。
用户体验测试：
- 邀请真实用户试用系统，收集反馈（如界面布局、推荐相关性、操作流畅度），优化交互设计。

四、项目资源与计划

（一）人力资源

项目负责人：1名，统筹规划与协调。
需求分析师：1名，负责需求调研与文档编写。
系统架构师：1名，设计技术方案与选型。
前端开发工程师：2名，实现Vue.js界面与交互逻辑。
后端开发工程师：2名，开发Django API与数据库逻辑。
算法工程师：1名，研究推荐算法与模型训练。
测试工程师：1名，执行功能、性能与安全测试。
UI设计师：1名，设计界面原型与视觉风格。

（二）硬件资源

开发服务器：2台Linux服务器（Ubuntu 22.04），配置8核16G内存，用于部署开发环境与测试环境。
存储设备：配置足够磁盘空间存储房源图片与日志数据。
测试设备：提供多品牌手机与电脑，测试系统兼容性。

（三）软件资源

开发工具：IntelliJ IDEA（后端）、VS Code（前端）、Postman（API测试）、JMeter（性能测试）。
框架与库：Django 4.2、DRF、Vue.js 3.0、Element Plus、ECharts、scikit-learn、Surprise、Celery、Django Channels。
数据库管理工具：MySQL Workbench、MongoDB Compass、Redis Desktop Manager。
版本控制：Git + GitHub，管理代码与文档。