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介绍资料

以下是一份关于《Python+Django协同过滤算法房源推荐系统》的任务书模板，可根据实际需求调整内容和细节：

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任务书：Python+Django协同过滤算法房源推荐系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   随着在线租房/购房平台的普及，用户面临海量房源信息时难以高效筛选。协同过滤算法通过分析用户历史行为数据（如浏览、收藏、评分），挖掘用户偏好，实现个性化推荐，显著提升用户体验和平台转化率。

2. 目标
   开发一套基于Python和Django框架的房源推荐系统，实现以下功能：

• 基于用户行为的协同过滤推荐（User-Based/Item-Based）；
• 实时更新推荐结果，支持冷启动问题处理；
• 用户交互界面（前端展示推荐房源列表）；
• 后台管理系统（数据管理、推荐算法配置）。

二、任务内容与技术要求

1. 系统功能模块

(1) 数据采集与预处理

• 数据来源：
  • 用户行为数据（浏览记录、收藏、评分、成交记录）；
  • 房源属性数据（位置、价格、面积、户型、标签等）。
• 预处理：
  • 数据清洗（缺失值处理、异常值过滤）；
  • 特征工程（用户画像构建、房源特征向量化）。

(2) 协同过滤算法实现

• 算法选择：
  • 基于用户的协同过滤（User-Based CF）：通过相似用户行为推荐房源；
  • 基于物品的协同过滤（Item-Based CF）：通过相似房源推荐（如“喜欢房源A的用户也喜欢房源B”）；
  • 混合推荐：结合两种算法，优化推荐多样性。
• 优化方向：
  • 相似度计算优化（余弦相似度、皮尔逊相关系数）；
  • 冷启动处理（新用户随机推荐热门房源或基于人口统计学的推荐）；
  • 实时推荐（增量更新用户行为数据）。

(3) 后端服务开发（Django框架）

• 功能：
  • 用户管理（注册、登录、权限控制）；
  • 房源管理（CRUD操作、标签分类）；
  • 推荐引擎接口（接收用户ID，返回推荐房源列表）；
  • 数据统计与分析（用户行为日志、推荐效果评估）。
• 技术要求：
  • 使用Django REST Framework构建API接口；
  • 数据库设计（MySQL/PostgreSQL存储用户、房源、行为数据）；
  • 定时任务（Celery实现推荐结果定时更新）。

(4) 前端界面开发

• 功能：
  • 用户端：展示推荐房源列表（图片、标题、价格、位置）、交互操作（收藏、评分）；
  • 管理端：房源数据管理、推荐算法参数配置、效果监控。
• 技术要求：
  • 使用HTML/CSS/JavaScript（可选Vue/React框架）；
  • 与Django后端通过AJAX或REST API交互。

(5) 推荐效果评估

• 指标：
  • 准确率（Precision@K）、召回率（Recall@K）；
  • 用户点击率（CTR）、平均点击位置（Mean Reciprocal Rank, MRR）；
  • A/B测试（对比不同算法效果）。

2. 技术栈

• 编程语言：Python 3.8+；
• Web框架：Django 4.0+ + Django REST Framework；
• 数据库：MySQL/PostgreSQL；
• 算法库：NumPy、Pandas、Scikit-learn（相似度计算）；
• 前端：Bootstrap/Vue.js（可选）；
• 部署：Docker容器化（可选）、Nginx+Gunicorn。

三、任务分工与时间计划

1. 任务分工

模块	负责人	职责
数据采集与预处理	张三	数据清洗、特征工程、用户画像构建
协同过滤算法开发	李四	算法实现、冷启动优化、效果评估
后端服务开发	王五	Django模型设计、API开发、数据库管理
前端界面开发	赵六	用户端与管理端页面实现、交互设计
系统测试与部署	陈七	功能测试、性能优化、Docker部署

2. 时间计划

阶段	时间	任务内容
需求分析与数据准备	第1-2周	确定数据来源、设计数据库表结构
算法开发与测试	第3-4周	协同过滤算法实现、冷启动方案验证
后端服务开发	第5-6周	Django模型与API开发、定时任务配置
前端界面开发	第7周	页面设计与前后端联调
系统集成与测试	第8周	功能测试、性能优化、A/B测试
文档撰写与验收	第9周	撰写技术文档、用户手册，完成项目验收

四、预期成果

1. 可运行系统：
   • 用户端：支持登录、查看推荐房源、交互操作；
   • 管理端：房源管理、推荐算法配置、数据统计；
   • 推荐引擎：实时返回Top-K推荐结果。
2. 技术文档：
   • 系统设计文档（架构图、数据库设计）；
   • 算法说明文档（相似度计算逻辑、冷启动方案）；
   • 用户操作手册。
3. 开源代码：将核心代码上传至GitHub，供后续研究参考。

五、验收标准

1. 系统功能完整，满足需求规格说明书要求；
2. 推荐准确率（Precision@10）≥70%，冷启动场景下覆盖率≥90%；
3. 支持至少1000用户并发访问，响应时间≤2秒；
4. 提供可复现的代码与测试数据集；
5. 完成用户操作手册与部署指南。

六、备注

1. 需定期召开进度会议，汇报开发进展与问题；
2. 鼓励使用预训练模型（如Word2Vec处理房源标签）增强推荐效果；
3. 考虑系统扩展性（如未来接入深度学习推荐模型）。

项目负责人：__________
日期：__________

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此任务书可根据实际项目需求调整模块划分、技术指标和时间安排。如需进一步细化某部分内容（如数据库设计、API接口规范），可补充详细说明。

运行截图

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