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)

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介绍资料

以下是为《Django+Vue.js租房推荐系统》设计的任务书模板，涵盖系统架构、功能模块和开发计划：

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项目任务书

项目名称：基于Django+Vue.js的智能租房推荐系统
项目周期：4个月
技术栈：Django（后端）、Vue.js（前端）、PostgreSQL（数据库）、Redis（缓存）、Elasticsearch（搜索）

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 传统租房平台信息过载，用户筛选效率低。
   • 缺乏个性化推荐，导致租客与房源匹配度差。
2. 目标
   • 开发支持多条件筛选的租房搜索系统。
   • 实现基于用户行为的协同过滤推荐算法。
   • 提供响应式Web界面，支持PC/移动端访问。

二、系统架构设计

1. 分层架构
   • 前端层：Vue.js 3 + Element Plus（UI组件库）
   • 后端层：Django REST Framework（API服务） + Celery（异步任务）
   • 数据层：
     • PostgreSQL：存储房源、用户、行为数据
     • Redis：缓存热门房源、会话管理
     • Elasticsearch：支持全文检索与地理位置查询
2. 核心组件
   • 用户模块：注册/登录、个人资料管理、收藏夹
   • 房源模块：发布/编辑房源、图片上传（七牛云存储）
   • 推荐模块：基于用户浏览历史的Item-CF算法
   • 搜索模块：多维度筛选（价格、区域、户型）、地图选房（高德地图API）

三、功能模块分解

模块	技术实现	交付物
1. 用户管理	Django内置Auth模块扩展 - JWT认证 - 第三方登录（微信/支付宝）	用户API接口文档、数据库表设计
2. 房源管理	Django Admin后台定制 - 图片压缩（Pillow库） - 地理位置编码（GeoDjango）	房源CRUD接口、地图标注功能
3. 搜索系统	Elasticsearch索引优化 - 拼音搜索支持（pypinyin） - 范围查询（价格区间）	搜索API性能测试报告
4. 推荐引擎	Celery定时任务计算相似房源 - Redis存储用户行为日志	推荐算法Python脚本、AB测试方案
5. 前端交互	Vue Router路由管理 - Pinia状态管理 - ECharts数据可视化（租金趋势图）	响应式页面原型图、交互逻辑说明

四、实施计划

阶段1：需求分析与原型设计（2周）

• 确定核心功能优先级（MVP模型）
• 使用Figma设计高保真原型（含移动端适配）

阶段2：后端开发（6周）

• 搭建Django项目结构，配置数据库迁移
• 实现用户认证、房源管理API
• 集成Elasticsearch完成搜索功能

阶段3：前端开发（5周）

• 基于Vue.js开发首页、列表页、详情页
• 实现地图选房与筛选组件联动
• 对接后端API完成数据渲染

阶段4：推荐算法与测试（3周）

• 开发基于用户行为的推荐逻辑
• 使用Postman进行接口测试
• 邀请真实用户进行UX测试（N=50）

阶段5：部署与优化（2周）

• Docker容器化部署（Nginx + Gunicorn）
• 配置CDN加速静态资源
• 监控系统（Prometheus + Grafana）

五、预期成果

1. 系统功能
   • 支持10万级房源数据存储
   • 推荐点击率提升30%（对比随机推荐）
   • 搜索响应时间≤500ms
2. 技术文档
   • API接口规范文档（OpenAPI格式）
   • 数据库ER图与索引优化方案
   • 前端组件库使用指南
3. 交付物
   • 可部署的Docker镜像
   • 系统操作手册（含管理员指南）
   • 测试报告（含性能压测数据）

六、风险评估与应对

风险	应对方案
房源数据真实性	引入实名认证与人工审核机制
推荐算法冷启动问题	初始阶段采用基于内容的推荐（户型、区域等硬性条件）
高并发场景性能瓶颈	使用Django的数据库连接池 - Elasticsearch分片优化
第三方服务故障	本地缓存降级策略（如地图API失效时显示列表）

七、团队分工

• 后端开发（2人）：API设计、数据库优化、推荐算法实现
• 前端开发（1人）：界面开发、交互设计、移动端适配
• 测试工程师（1人）：接口测试、性能测试、兼容性测试
• 产品经理（1人）：需求管理、原型设计、用户反馈收集

备注：

1. 采用敏捷开发模式，每2周进行一次迭代评审
2. 关键里程碑需通过Demo演示验证（如搜索功能、推荐效果）
3. 预算包含云服务器费用（阿里云ECS）、短信服务费用等

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此任务书突出租房场景的核心需求，技术选型兼顾开发效率与性能。如需扩展功能（如房东信用体系、VR看房），可后续迭代开发。

运行截图

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项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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