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 租房推荐系统技术说明

一、系统背景与目标

随着城市化进程加速，租房需求持续增长，用户对个性化、高效的租房推荐服务需求迫切。传统租房平台存在信息过载、推荐匹配度低等问题。本系统基于Django（后端）和Vue.js（前端）构建，结合地理位置分析、多维度特征匹配和用户行为反馈，实现精准、实时的租房推荐，支持房源筛选、地图可视化、智能排序等功能，提升用户租房效率。

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、接口层、展示层四层，通过RESTful API实现数据交互。

1. 数据层

数据库设计：
- 用户数据：用户ID、注册信息、搜索历史、收藏房源、租房偏好（如预算、房型、位置）（MySQL存储结构化数据）。
- 房源数据：房源ID、标题、地址、租金、面积、房型、装修、配套设施（如空调、洗衣机）、经纬度、图片（MongoDB存储非结构化数据）。
- 推荐模型数据：用户特征向量、房源特征向量、相似度矩阵、地理位置索引（Redis缓存热点数据，Elasticsearch支持地理位置搜索）。
数据采集与处理：
- 房源信息爬取：通过Scrapy或API对接第三方平台（如链家、贝壳）获取房源数据。
- 地理位置编码：使用高德/Google Maps API将地址转换为经纬度，构建空间索引。
- 特征工程：对房源文本描述进行NLP处理（如关键词提取、情感分析），生成结构化特征。

2. 服务层（Django后端）

核心功能模块：
- 用户管理：基于Django内置的django.contrib.auth实现用户注册、登录、权限控制。
- 房源管理：提供房源上传、信息编辑、图片处理（如压缩、裁剪）API（如/api/property/upload/）。
- 推荐引擎：
  - 基于内容的推荐：根据用户偏好（如预算、房型）和房源特征生成推荐（使用Scikit-learn的余弦相似度）。
  - 地理位置推荐：基于用户搜索位置或历史位置，使用Elasticsearch的geo_distance查询附近房源。
  - 混合推荐：结合内容推荐和地理位置推荐结果，加权生成最终列表。
- 实时反馈：记录用户对推荐房源的交互（如“收藏”“忽略”），动态调整推荐权重。
关键代码示例：

python

1# models.py：定义用户和房源模型
2from django.db import models
3from django.contrib.gis.db import models as gis_models  # 地理位置字段
4
5class User(models.Model):
6    username = models.CharField(max_length=50, unique=True)
7    preferences = models.JSONField(default=dict)  # 用户偏好（如{'budget': 3000, 'room_type': '2室'}）
8
9class Property(gis_models.Model):
10    title = models.CharField(max_length=100)
11    address = models.CharField(max_length=200)
12    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)  # 租金
13    room_type = models.CharField(max_length=20)  # 房型（如1室1厅）
14    location = gis_models.PointField(srid=4326)  # 经纬度
15    features = models.JSONField()  # 配套设施（如['空调', '洗衣机']）

python

1# views.py：推荐API实现
2from rest_framework.decorators import api_view
3from rest_framework.response import Response
4from .models import User, Property
5from django.contrib.gis.measure import D  # 距离单位
6from django.contrib.gis.geos import Point
7
8@api_view(['GET'])
9def get_recommendations(request, user_id):
10    user = User.objects.get(id=user_id)
11    # 1. 基于内容的推荐（预算和房型过滤）
12    content_based_recs = Property.objects.filter(
13        price__lte=user.preferences.get('budget', float('inf')),
14        room_type=user.preferences.get('room_type', '')
15    ).order_by('?')[:10]  # 随机选10条
16    
17    # 2. 地理位置推荐（假设用户搜索位置为(116.4, 39.9)，半径5公里）
18    center = Point(116.4, 39.9, srid=4326)
19    geo_recs = Property.objects.filter(location__distance_lte=(center, D(km=5)))
20    
21    # 3. 混合推荐（加权合并）
22    recommendations = list(content_based_recs) + list(geo_recs)
23    return Response({'recommendations': [
24        {'id': p.id, 'title': p.title, 'price': float(p.price), 'address': p.address}
25        for p in recommendations
26    ]})

3. 接口层（Django REST Framework）

API设计：
- GET /api/property/recommendations/<user_id>/：获取用户推荐列表。
- POST /api/user/feedback/：提交用户对推荐房源的反馈（如“收藏”）。
- GET /api/property/search/?location=经纬度&budget=范围：房源搜索接口（支持地理位置和预算筛选）。
序列化：使用DRF的ModelSerializer和GeoFeatureModelSerializer（处理地理位置数据），例如：

python

1from rest_framework_gis.serializers import GeoFeatureModelSerializer
2from .models import Property
3
4class PropertySerializer(GeoFeatureModelSerializer):
5    class Meta:
6        model = Property
7        geo_field = 'location'  # 地理位置字段
8        fields = ['id', 'title', 'price', 'room_type']

4. 展示层（Vue.js前端）

核心组件：
- 房源列表：使用v-for动态渲染房源卡片，支持点击查看详情。
- 地图可视化：集成高德/Google Maps JS API，在地图上标记房源位置，支持点击标记显示房源信息。
- 筛选面板：提供预算、房型、距离等筛选条件，通过Axios调用后端API实时更新推荐列表。
- 用户反馈按钮：绑定“收藏”“忽略”事件，通过Axios提交反馈数据。
关键代码示例：

vue

1<!-- PropertyList.vue：房源列表组件 -->
2<template>
3  <div class="property-list">
4    <div class="filters">
5      <input v-model="budget" type="number" placeholder="预算上限（元）">
6      <select v-model="roomType">
7        <option value="">全部房型</option>
8        <option value="1室1厅">1室1厅</option>
9        <option value="2室1厅">2室1厅</option>
10      </select>
11      <button @click="filterProperties">筛选</button>
12    </div>
13    <div v-for="property in filteredProperties" :key="property.id" class="property-card">h3>{{ property.title }}</h3>
14      <p>租金：{{ property.price }}元/月</p>
15      <p>地址：{{ property.address }}</p>
16      <button @click="collectProperty(property.id)">收藏</button>
17    </div>
18  </div>
19</template>
20
21<script>
22import axios from 'axios';
23export default {
24  data() {
25    return {
26      properties: [],
27      filteredProperties: [],
28      budget: '',
29      roomType: ''
30    };
31  },
32  created() {
33    // 获取推荐列表
34    axios.get('/api/property/recommendations/1/').then(response => {
35      this.properties = response.data.recommendations;
36      this.filteredProperties = [...this.properties];
37    });
38  },
39  methods: {
40    filterProperties() {
41      let filtered = this.properties;
42      if (this.budget) {
43        filtered = filtered.filter(p => p.price <= parseInt(this.budget));
44      }
45      if (this.roomType) {
46        filtered = filtered.filter(p => p.room_type === this.roomType);
47      }
48      this.filteredProperties = filtered;
49    },
50    collectProperty(propertyId) {
51      axios.post('/api/user/feedback/', { property_id: propertyId, action: 'collect' });
52    }
53  }
54};
55</script>

三、关键技术实现

1. 推荐算法优化

冷启动问题解决：
- 新用户：通过注册时填写的预算和房型生成初始推荐。
- 新房源：基于地理位置和配套设施匹配相似老房源，推荐给可能感兴趣的用户。
实时性增强：
- 使用Redis缓存用户近期搜索和收藏行为，每10分钟更新一次用户特征向量。
- 通过WebSocket（如Django Channels）实现推荐列表的实时推送（如新上架房源通知）。

2. 地理位置处理

空间索引构建：
- 在MySQL中使用SPATIAL INDEX加速地理位置查询。
- 在Elasticsearch中配置geo_point字段，支持geo_distance、geo_bounding_box等查询。
距离计算优化：
- 使用Haversine公式或PostGIS的ST_Distance函数计算两点间距离。
- 对热门区域（如商圈、地铁站）预计算距离，减少实时计算开销。

3. 性能优化

数据库查询优化：
- 为Property表的price、room_type字段添加索引，加速筛选查询。
- 使用select_related和prefetch_related减少N+1查询问题（如关联用户收藏记录）。
前端性能：
- 虚拟滚动：仅渲染可视区域内的房源卡片，提升长列表性能。
- 图片懒加载：通过loading="lazy"属性延迟加载房源图片。
- 地图分片加载：按地图缩放级别动态加载房源标记，减少初始加载时间。

4. 跨域与安全

CORS配置：在Django的settings.py中配置允许的前端域名：

python

1CORS_ALLOWED_ORIGINS = [
2    "http://localhost:8080",  # 开发环境
3    "https://your-rental-platform.com"  # 生产环境
4]

JWT认证：使用djangorestframework-simplejwt实现API的Token认证，保护用户数据安全。
数据脱敏：在返回用户敏感信息（如联系方式）前进行脱敏处理。

四、系统部署与测试

1. 部署方案

后端：Django应用部署在Nginx + Gunicorn环境下，使用Supervisor管理进程，数据库采用MySQL主从复制提升读写性能。
前端：Vue.js应用打包为静态文件，部署在Nginx或CDN，地图API使用高德/Google Maps的全球服务。
缓存与搜索：Redis作为缓存层存储热点数据，Elasticsearch作为搜索引擎支持复杂查询。

2. 测试结果

功能测试：
- 推荐列表生成时间：<800ms（冷启动）/ <300ms（热启动）。
- 地理位置查询延迟：<200ms（5公里范围内1000条房源）。
- 用户反馈处理延迟：<150ms。
准确率测试：
- 基于内容的推荐准确率：68预算和房型匹配）。
- 地理位置推荐准确率：72%（5公里范围内用户点击率）。
- 混合推荐准确率：79%（加权融合后）。