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 2025-12-12 08:20:03 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-12 08:20:03 发布 · 819 阅读

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介绍资料

以下是为《Django+Vue.js租房推荐系统》设计的开题报告框架，涵盖研究背景、技术选型、系统设计及创新点等核心内容：

题目：基于Django与Vue.js的智能化租房推荐系统设计与实现

行业背景
- 租房市场信息过载，用户需花费大量时间筛选房源。
- 传统租房平台推荐算法单一（如仅按价格/面积排序），缺乏个性化。
- 用户需求多样化：通勤时间、周边配套、室友匹配等隐性需求未被满足。
研究意义
- 理论意义：探索前后端分离架构在租房推荐系统中的应用，完善推荐系统在垂直领域的实践。
- 实践意义：提升租房效率，降低用户决策成本；通过智能化推荐增加平台用户粘性。

租房推荐系统研究
- 国外平台（如Zillow）采用基于地理位置的推荐，但未结合用户行为数据。
- 国内平台（如贝壳找房）使用协同过滤算法，但冷启动问题显著。
- 现有系统多缺乏多目标优化（如平衡租金与通勤成本）。
技术现状
- 后端框架：Django提供快速开发能力与ORM支持，适合数据密集型应用。
- 前端框架：Vue.js的响应式特性与组件化开发可提升用户体验。
- 推荐算法：混合推荐（内容过滤+协同过滤）成为主流，但需针对租房场景优化。

总体目标
开发一套基于Django+Vue.js的租房推荐系统，实现“数据采集-智能推荐-交互展示”全流程，支持多维度用户偏好匹配。
具体目标
- 设计用户画像模型，捕获显性（价格、面积）与隐性（通勤、室友）需求。
- 实现基于地理位置与用户行为的混合推荐算法。
- 构建响应式前端界面，支持地图可视化与实时筛选。
研究内容
- 模块1：数据采集与预处理
  - 数据源：爬取租房网站（如58同城）公开数据，整合第三方API（高德地图交通数据）。
  - 数据清洗：去除重复房源、标准化地址信息（使用GeoHash编码）。
- 模块2：后端服务（Django）
  - 数据库设计：
    - 用户表（User）：存储偏好、浏览历史。
    - 房源表（House）：包含地理位置、价格、标签（如“近地铁”）。
  - 推荐引擎：
    - 协同过滤：基于用户行为相似度推荐。
    - 内容过滤：根据房源特征与用户画像匹配。
    - 权重调整：用户可动态调整偏好权重（如“租金>通勤”）。
- 模块3：前端交互（Vue.js）
  - 核心功能：
    - 地图可视化：集成高德地图JS API，展示房源分布与通勤路线。
    - 筛选组件：支持多条件组合筛选（价格区间、户型、标签）。
    - 推荐解释：展示推荐理由（如“根据您偏好近地铁，推荐该房源”）。

技术路线

mermaid

1graph TD
2A[数据采集] --> B[Django数据清洗]
3B --> C[用户画像建模]
4C --> D[混合推荐算法]
5D --> E[Vue.js前端渲染]
6E --> F[用户反馈循环]
7F --> C

创新点
- 多目标优化推荐：引入层次分析法（AHP）平衡租金、面积、通勤时间等冲突目标。
- 动态权重调整：用户可实时修改偏好权重，系统重新计算推荐结果。
- 通勤成本可视化：在地图上绘制从房源到用户指定地点（如公司）的公交/步行路线及耗时。

预期成果
- 可运行的系统原型：支持房源发布、推荐展示、用户反馈功能。
- 实验报告：对比传统排序与混合推荐的点击率提升（预期≥20%）。
- 部署方案：Docker容器化部署，支持高并发访问。

研究计划