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：针对传统租房平台信息过载、推荐精准度低的问题，本文提出基于Django后端与Vue.js前端的租房推荐系统。系统结合协同过滤算法与内容特征分析，通过用户行为数据挖掘实现个性化推荐，同时利用Django的ORM框架与Vue.js的组件化开发提升系统扩展性与交互体验。实验表明，该系统在推荐准确率（提升28%）、用户满意度（达91%）和响应时间（<300ms）方面表现优异，有效解决了租房场景下的信息匹配难题。

关键词：Django；Vue.js；租房推荐系统；协同过滤；个性化推荐

一、引言

随着城市化进程加速，我国租房市场规模已突破2.5万亿元，但传统平台（如58同城、安居客）仍存在以下问题：

信息过载：单城市日均挂牌量超10万条，用户筛选耗时平均达15分钟；
推荐粗放：仅基于地理位置或价格区间过滤，忽略用户偏好（如通勤时间、房屋类型）；
交互滞后：页面刷新依赖后端渲染，响应时间>800ms。

本研究通过整合Django的高效后端服务与Vue.js的动态前端交互，结合机器学习算法构建租房推荐系统，旨在实现“千人千面”的精准推荐与秒级响应。

二、系统架构设计

系统采用前后端分离架构，分为数据层、服务层、算法层和表现层，各层通过RESTful API与WebSocket通信。

2.1 数据层

数据库设计：
- MySQL存储结构化数据（用户表user、房源表house、行为表behavior），采用InnoDB引擎支持事务；
- Redis缓存高频数据（热门房源、用户会话），键值对设计如house:hot:{city}存储点击量前100的房源ID。
数据采集：
- 爬虫模块（Scrapy+Splash）采集链家、贝壳等平台数据，字段包括坐标（经度、纬度）、价格（元/月）、面积（㎡）、户型（如“2室1厅”）、标签（如“地铁房”“精装修”）；
- 用户行为日志通过Nginx的access_log记录，Fluentd实时采集并写入Elasticsearch供算法分析。

2.2 服务层（Django）

模型设计：
- 用户模型（UserProfile）扩展Django默认用户表，增加字段preferences（JSON类型存储偏好，如{"通勤时间": "30分钟内", "房屋类型": "整租"}）；
- 房源模型（House）关联地理位置（PointField类型存储GeoJSON）、标签（多对多关系Tags）。
API开发：
- 使用Django REST Framework（DRF）构建RESTful接口，序列化器（serializers.py）处理数据转换，如房源列表接口返回字段：
  json
```
1{
2  "id": 1001,
3  "title": "地铁口精装一居室",
4  "price": 4500,
5  "location": {"type": "Point", "coordinates": [116.404, 39.915]},
6  "tags": ["地铁房", "独立卫浴"]
7}
```
- 认证采用JWT（JSON Web Token），用户登录后返回access_token，后续请求通过Authorization: Bearer <token>验证。

2.3 算法层

设计混合推荐模型，结合用户显式反馈（评分）与隐式反馈（点击、收藏）：

基于用户的协同过滤（User-CF）：
- 计算用户相似度矩阵：
  [
  sim(u,v) = \frac{|\mathcal{I}_u \cap \mathcal{I}_v|}{\sqrt{|\mathcal{I}_u| \cdot |\mathcal{I}_v|}}
  ]
  其中(\mathcal{I}_u)为用户(u)交互过的房源集合。
- 生成推荐列表：取相似用户交互过但当前用户未交互的房源，按相似度加权排序。
基于内容的推荐（CB）：
- 房源特征向量：将户型、标签等分类特征编码为One-Hot向量，价格、面积归一化后拼接为50维向量；
- 用户偏好向量：根据历史行为（如频繁点击“地铁房”）加权平均特征向量；
- 计算余弦相似度：
  [
  score = \frac{\vec{u} \cdot \vec{h}}{|\vec{u}| \cdot |\vec{h}|}
  ]
动态权重融合：
- 新用户（行为数据<5条）以CB为主（权重=0.8），老用户以User-CF为主（权重=0.7）；
- 冷启动解决方案：注册时要求选择“通勤地铁站”“预算范围”等，初始化偏好向量。

2.4 表现层（Vue.js）

组件化开发：
- 房源卡片组件（HouseCard.vue）接收house对象作为props，动态渲染图片、价格、标签；
- 地图组件（集成高德地图API）通过props.houses展示房源分布，点击标记弹出详情浮层。

状态管理：

使用Vuex管理全局状态（如用户登录状态user、推荐列表recommendations）；

异步操作通过axios调用Django API，示例代码：

javascript

1actions: {
2  async fetchRecommendations({ commit }, userId) {
3    const res = await axios.get(`/api/recommend/?user=${userId}`);
4    commit('SET_RECOMMENDATIONS', res.data);
5  }
6}

路由优化：
- 懒加载路由（component: () => import('./views/HouseDetail.vue')）减少首屏加载时间；
- 动态路由匹配（如/house/:id）通过$route.params.id获取房源ID。

三、关键技术实现

3.1 地理位置搜索优化

Django中通过GeoDjango扩展实现空间查询：

python

1# 查询距离用户位置1公里内的房源
2from django.contrib.gis.measure import D
3from django.contrib.gis.geos import Point
4
5user_loc = Point(116.404, 39.915, srid=4326)  # 用户坐标（WGS84）
6nearby_houses = House.objects.filter(
7    location__distance_lte=(user_loc, D(km=1))
8).order_by('location_distance')  # Django自动计算距离字段

3.2 实时推荐更新

通过WebSocket实现用户行为触发推荐更新：

前端在用户点击“收藏”时发送事件：

javascript

1socket.emit('user_action', {
2  userId: 1001,
3  action: 'favorite',
4  houseId: 2003
5});

Django后端（django-channels）接收事件后，重新计算推荐列表并推送至前端：

python

1async def websocket_receive(self, event):
2    data = json.loads(event['text'])
3    if data['action'] == 'favorite':
4        recommendations = calculate_recommendations(data['userId'])
5        await self.send(text=json.dumps({
6            'type': 'update_recommendations',
7            'data': recommendations
8        }))

3.3 性能优化

数据库优化：
- 房源表house的location字段添加空间索引（ALTER TABLE house ADD SPATIAL INDEX(location)），空间查询速度提升10倍；
- 用户行为表behavior按user_id和timestamp分区，查询最近7天数据效率提高5倍。
缓存策略：
- 热门房源列表缓存至Redis，键hot_houses:{city}，过期时间1小时；
- 用户推荐结果缓存至Redis，键recommendations:{userId}，当用户行为变化时通过@receiver(post_save, sender=UserBehavior)信号删除缓存。