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Django+Vue租房推荐系统

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 591 阅读

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#课程设计 #大数据 #hadoop #python #spark #毕业设计 #推荐算法

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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

近年来，城市租房市场规模持续扩大。据统计，2023年我国租房人口超2.6亿，一线城市租房占比超40%，且年轻群体（20-35岁）占比达65%。然而，租房用户面临信息过载与需求匹配困难的问题：主流租房平台（如贝壳、58同城）房源数量庞大（单城市超50万套），但用户平均筛选时间长达3小时/次，且仅30%的用户能快速找到满意房源。传统推荐系统多依赖基础筛选条件（如价格、区域），难以捕捉用户潜在需求（如通勤时间、房屋设施偏好），导致推荐结果与用户期望偏差较大（如推荐低价但通勤超1小时的房源）。

本系统基于Django（后端）与Vue.js（前端）构建，结合多维度数据（如房源特征、用户行为、地理信息）与混合推荐算法（协同过滤+规则引擎），实现“精准匹配+个性化推荐”的租房服务。系统可分析用户历史行为（如浏览、收藏、咨询）与房源特征（如价格、面积、装修、通勤距离），生成符合用户偏好的推荐列表，提升租房效率（较传统筛选提升≥50%），同时为租房平台提供用户留存与成交转化支持，具有显著的社会价值与商业价值。

二、项目目标

（一）技术目标

构建基于Django与Vue.js的B/S架构租房推荐系统，集成用户管理、房源管理、推荐算法、地图可视化交互功能。
实现“协同过滤+规则引擎”混合推荐模型，推荐准确率（Precision@5）较单一筛选提升≥20%。
开发高并发处理模块，支持每秒≥200次推荐请求，响应时间≤300ms。

（二）功能目标

用户功能
- 注册/登录：支持手机号、微信、支付宝第三方登录，绑定身份信息（如学生、上班族）。
- 租房需求设置：填写预算范围、期望区域、户型（整租/合租）、通勤方式（地铁/公交）、特殊需求（如宠物友好、独立卫浴）。
- 房源操作：浏览房源详情（图片、视频、3D全景）、收藏、咨询房东、预约看房、标记“不合适”（反馈推荐结果）。
- 行为记录：自动记录用户浏览历史、咨询记录、收藏列表，用于推荐算法优化。
推荐功能
- 个性化推荐：基于用户历史行为与需求设置，生成“智能推荐”列表，按匹配度排序。
- 相似房源推荐：根据当前浏览房源，推荐价格、面积、装修风格相似的其他房源。
- 热门推荐：展示平台高热度房源（按浏览量、咨询量、成交速度排序）。
- 通勤推荐：输入工作地点，推荐通勤时间≤30分钟的房源（结合地图API计算距离）。
管理功能
- 房源管理：房东上传房源信息（标题、描述、图片、视频）、设置租金、填写房屋设施（空调、洗衣机等）、标记特殊标签（如“新装修”“可短租”）。
- 用户管理：查看用户行为日志、封禁违规用户（如发布虚假房源、恶意咨询）。
- 推荐模型管理：调整算法参数（如协同过滤权重、规则引擎阈值）、监控模型性能（如准确率、覆盖率、多样性）。

（三）性能目标

系统支持同时在线用户≥5万人，推荐请求峰值≥1万次/分钟。
房源图片/视频存储容量≥5TB，支持100万套房源的高效检索（检索延迟≤1秒）。
推荐模型训练时间≤6小时（基于10万用户行为数据），推理延迟≤80ms。

三、项目任务分解

（一）需求分析与系统设计（第1-2周）

需求调研
- 与租房平台运营方、房东、租客沟通，明确功能需求（如推荐场景、管理权限）与性能要求（如并发量、响应时间）。
- 分析现有租房推荐系统不足（如冷启动问题、推荐单一化），确定优化方向（如引入通勤时间、房屋设施偏好）。
架构设计
- 设计分层架构：
  - 前端层：Vue.js + Element UI构建用户界面，支持房源浏览、推荐展示、地图交互（通勤路线可视化）。
  - 后端层：Django提供RESTful API，处理用户请求、调用推荐算法、管理数据库。
  - 算法层：Python实现协同过滤（基于用户-房源矩阵）与规则引擎（如“预算≤3000元且通勤≤30分钟”），部署为独立服务。
  - 数据层：MySQL存储用户信息、房源元数据；Redis缓存热门推荐结果、用户行为日志；MinIO存储房源图片/视频；结合高德地图API计算通勤距离。

（二）数据库设计与数据准备（第3-4周）

数据库设计
- 用户表：存储用户ID、用户名、密码（加密）、注册时间、身份类型（学生/上班族）、联系方式。
- 房源表：存储房源ID、标题、描述、租金、面积、户型、装修情况、房屋设施（多选）、通勤方式、特殊标签、图片/视频路径、房东ID。
- 行为表：记录用户ID、房源ID、浏览时长、是否收藏、咨询内容、咨询时间、标记“不合适”原因。
- 推荐结果表：存储用户ID、推荐房源ID、推荐时间、推荐类型（个性化/相似/热门/通勤）、匹配度分数。
数据准备
- 房源数据：从合作租房平台或公开数据集获取10万套房源信息（含图片/视频），或通过房东入驻收集真实数据。
- 用户行为数据：模拟生成5000名用户的行为数据（如浏览、收藏、咨询），或通过用户调研收集真实数据。
- 特征工程：提取房源特征（如价格区间、面积分段、装修等级）、用户特征（如预算偏好、通勤时间偏好）、地理特征（如区域、地铁站距离）。

（三）核心算法开发（第5-8周）

协同过滤算法
- 基于用户的协同过滤：计算用户相似度（余弦相似度），根据相似用户的行为推荐房源（如用户A与用户B浏览过相同房源，推荐用户B收藏的房源给用户A）。
- 基于物品的协同过滤：计算房源相似度（Jaccard相似度），根据当前浏览房源推荐相似房源（如房源X与房源Y价格、面积、装修相似，推荐房源Y）。
- 优化：结合矩阵分解（SVD）降低计算复杂度，解决数据稀疏性问题；引入时间衰减因子（近期行为权重更高）。
规则引擎
- 硬规则：过滤不符合用户基础需求的房源（如用户预算3000元，排除租金>3000元的房源）。
- 软规则：根据用户偏好调整推荐权重（如用户标记“宠物友好”为重要需求，增加相关房源推荐权重）。
- 通勤规则：结合地图API计算用户工作地点与房源的通勤时间，优先推荐通勤≤30分钟的房源。
混合推荐策略
- 加权融合协同过滤与规则引擎的推荐结果（如权重比为7:3），平衡个性化与需求匹配度。
- 引入冷启动解决方案：对新用户推荐热门房源或基于身份类型（如学生推荐低价合租）推荐；对新房源通过内容特征（如价格、面积）匹配相似老房源推荐。

（四）系统开发与集成（第9-12周）

前端开发
- 用户界面：使用Vue.js开发房源列表页（分页加载、筛选条件）、房源详情页（图片轮播、视频播放、3D全景）、推荐页（列表展示、匹配度标签）、个人中心页（收藏列表、浏览历史、需求设置）。
- 交互设计：实现房源筛选动态加载、推荐结果实时更新、地图通勤路线可视化（点击房源显示到工作地的路线与时间）。
- 可视化：通过ECharts展示用户预算分布、房源租金区间占比、推荐房源通勤时间分布等统计图表。
后端开发
- API开发：基于Django REST framework开发用户管理、房源管理、推荐请求、地图查询等API。
- 算法集成：通过Python subprocess或gRPC调用推荐算法服务，将结果返回前端。
- 高并发处理：使用Django Channels实现WebSocket长连接，支持实时推荐更新；结合Celery异步任务队列处理耗时操作（如地图API调用、模型推理）。
系统集成测试
- 功能测试：验证用户注册、房源上传、推荐生成、地图查询、咨询提交等核心功能。
- 性能测试：使用JMeter模拟5000名用户并发请求，测试系统吞吐量（≥1万次/分钟）、响应时间（≤300ms）、资源占用率（CPU≤70%、内存≤80%）。
- 优化调整：根据测试结果优化数据库索引（如为行为表添加用户ID+房源ID联合索引）、调整算法批次大小、升级服务器配置。

（五）项目验收与部署（第13周）

用户试用与反馈
- 邀请100名目标用户（租客、房东、平台运营人员）试用系统，收集反馈意见（如推荐多样性、通勤准确性、界面易用性）。
- 根据反馈优化推荐算法（如增加房屋设施偏好权重）与界面设计（如简化需求设置流程）。
项目部署
- 服务器部署：将系统部署至云服务器（如阿里云ECS，8核16GB内存），配置Nginx反向代理、Gunicorn应用服务器、MySQL主从复制。
- 监控维护：集成Prometheus + Grafana监控系统运行状态（如API响应时间、数据库连接数），设置告警规则（如响应时间>500ms触发邮件通知）。
文档整理与验收
- 整理需求分析报告、系统设计文档、测试报告、用户手册、部署文档。
- 向项目委托方或专家演示系统功能，接受验收并答辩。

四、项目资源与风险

（一）资源需求

硬件：1台云服务器（8核16GB内存，部署后端与算法服务）、1台对象存储服务器（存储房源图片/视频）、开发工作站（开发测试）。
软件：Python 3.8+、Django 4.0+、Vue.js 3.0+、MySQL 8.0、Redis 6.0、高德地图API、JMeter 5.0+。
数据：公开租房数据集（如部分城市房源数据）、模拟用户行为数据（≥50万条）、地图地理数据（用于通勤计算）。
人员：项目负责人1名、前端开发工程师1名、后端开发工程师2名、算法工程师1名、测试工程师1名。

（二）风险与应对

技术风险：地图API调用可能受网络延迟影响通勤计算准确性。应对措施：缓存常用路线数据、设置超时重试机制；备用方案为基于直线距离估算通勤时间。
数据风险：房源图片/视频可能涉及版权问题。应对措施：使用房东自主上传的合法素材，或与图片版权平台合作获取授权素材；对图片进行水印处理防止盗用。
合规风险：需遵守《个人信息保护法》，保护用户隐私。应对措施：用户数据加密存储、明确告知数据使用目的、提供用户数据删除功能；房东需实名认证，房源信息需审核后发布。