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 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 738 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

以下是一篇关于《Django+Vue.js租房推荐系统》的学术论文框架及内容示例，结合租房场景特点与推荐技术展开论述：

Django+Vue.js租房推荐系统设计与实现

摘要
针对租房市场中信息过载与用户需求多样化问题，本文提出一种基于Django后端与Vue.js前端的租房推荐系统架构。系统结合内容过滤与协同过滤算法，融合地理位置、租金、户型等多维度特征，实现精准的房源推荐。通过Django构建RESTful API处理业务逻辑，Vue.js实现动态交互界面，并采用MySQL与MongoDB混合存储结构化与非结构化数据。实验表明，系统在推荐准确率与响应效率上优于传统分类浏览模式，可显著提升用户租房效率。

关键词：租房推荐系统；Django；Vue.js；混合推荐算法；多维度特征

1. 引言

1.1 研究背景

租房市场存在两大痛点：

信息不对称：房东与租客需求匹配效率低，传统平台依赖关键词搜索导致漏检率高。
决策成本高：用户需手动筛选大量房源，耗时且易遗漏优质选项。

推荐系统通过分析用户偏好与房源特征，可主动推送符合需求的房源，成为解决上述问题的关键技术。

1.2 研究意义

结合Django的快速开发能力与Vue.js的响应式特性，构建轻量化、可扩展的租房推荐系统，为中小型租房平台提供低成本解决方案，降低用户决策成本。

1.3 国内外研究现状

国外：Zillow、Airbnb采用基于地理位置的推荐，但未充分挖掘用户隐性偏好（如通勤时间、周边设施）。
国内：贝壳找房、58同城依赖人工标签分类，推荐灵活性不足。
现有不足：多数系统未融合多维度特征，且前后端耦合度高，维护成本高。

2. 系统需求分析

2.1 功能需求

用户管理：租客/房东注册、身份认证、信用评分。
房源管理：房源发布、图片上传、实时状态更新（已租/在租）。
推荐功能：基于用户偏好与房源特征的个性化推荐。
交互功能：地图选房、VR看房、在线签约、评论评分。

2.2 非功能需求

性能：API平均响应时间≤800ms，支持1000+并发用户。
可扩展性：支持新特征（如地铁线路、学校距离）动态加入推荐模型。
兼容性：适配PC、移动端及微信小程序。

3. 系统架构设计

3.1 总体架构

采用微服务化分层设计：

数据层：
- MySQL：存储用户、房源、交易等结构化数据。
- MongoDB：存储房源图片、评论等非结构化数据。
- Redis：缓存热门房源与推荐结果。
后端层：
- Django：提供RESTful API，处理业务逻辑与推荐算法。
- Celery：异步任务队列（如图片处理、推荐计算）。
前端层：
- Vue.js：实现动态界面，通过Vuex管理全局状态。
- ECharts：可视化租金分布与通勤热力图。

3.2 数据库设计

用户表（User）：用户ID、姓名、电话、身份类型（租客/房东）、信用分。
房源表（House）：房源ID、标题、地址、租金、户型、面积、经纬度、状态。
特征表（Feature）：房源ID、地铁距离、学校距离、商圈等级、装修类型。
行为表（Behavior）：用户ID、房源ID、浏览时长、收藏状态、预约看房次数。

3.3 推荐算法设计

采用混合推荐模型，结合内容过滤与协同过滤：

内容过滤：
- 提取房源特征（如租金、户型、地铁距离）与用户偏好（如预算、通勤时间）。
- 计算特征相似度，生成初始推荐列表。
协同过滤：
- 基于用户行为数据（如收藏、预约）挖掘相似用户群体。
- 结合时间衰减因子（近期行为权重更高）优化结果。
加权融合：

Final Score=α⋅Content Score+(1−α)⋅CF Score

其中，α为可调参数（实验中设为0.6）。

4. 系统实现

4.1 后端实现（Django）

API设计：
- /api/user/：用户注册/登录（OAuth2.0认证）。
- /api/house/：房源列表获取与条件筛选（支持多特征联合查询）。
- /api/recommend/：推荐结果生成接口（支持按偏好权重调整）。
推荐服务：
- 使用Django-REST-Framework构建API，通过Scikit-learn实现算法。
- 异步任务处理：用户发布房源后，自动触发推荐结果更新。

代码示例（Django视图）：

python

1from rest_framework.decorators import api_view
2from rest_framework.response import Response
3from .recommend import HybridRecommender
4
5@api_view(['GET'])
6def get_recommendations(request):
7    user_id = request.user.id
8    preferences = request.query_params.dict()  # 获取用户偏好参数
9    recommender = HybridRecommender()
10    results = recommender.recommend(user_id, preferences)
11    return Response({"data": results})

4.2 前端实现（Vue.js）

组件化开发：
- MapComponent：高德地图集成，支持区域划选与通勤路线规划。
- HouseCardComponent：房源卡片展示（租金、户型、图片轮播）。
- FilterComponent：多条件筛选面板（租金范围、户型、地铁距离）。
状态管理：
- Vuex存储用户登录状态、筛选条件与推荐结果。
- 使用Vue Router实现页面路由跳转（如从列表页到详情页）。

代码示例（Vue组件）：

vue

1<template>
2  <div class="recommend">
3    <filter-component @filter-change="updateFilters" />
4    <div class="house-list">
5      <house-card 
6        v-for="house in filteredHouses" 
7        :key="house.id" 
8        :house="house" 
9      />
10    </div>
11  </div>
12</template>
13
14<script>
15export default {
16  data() {
17    return { filteredHouses: [] };
18  },
19  methods: {
20    async updateFilters(filters) {
21      const response = await axios.get('/api/house/', { params: filters });
22      this.filteredHouses = response.data.data;
23    }
24  }
25};
26</script>

4.3 关键问题解决

地理位置计算：
- 使用高德地图API计算房源与地铁站的直线距离，存储至MongoDB。
冷启动问题：
- 新用户默认推荐热门房源（按浏览量排序），逐步积累行为数据。
性能优化：
- 对房源特征建立索引（如租金、户型），加速查询。
- 使用CDN加速静态资源（如图片）加载。

5. 系统测试与评估

5.1 测试环境

后端：Django 4.2 + MySQL 8.0 + MongoDB 5.0 + Redis 6.0。
前端：Vue 3.0 + Element UI + ECharts。
测试工具：Postman（API测试）、JMeter（压力测试）、Selenium（UI自动化测试）。

5.2 功能测试

用户注册/登录：验证OAuth2.0流程与权限控制。
房源发布：测试图片上传、特征填写与状态同步。
推荐准确性：对比用户实际选择与推荐结果的重合度。

5.3 性能测试

API响应时间：100并发用户下平均响应时间650ms。
数据库查询效率：多特征联合查询耗时从3.2s优化至0.8s（索引优化后）。

5.4 评估指标

准确率（Precision@K）：推荐列表前K个房源中被用户实际浏览的比例。
召回率（Recall@K）：用户实际浏览的房源中被推荐的比例。
用户满意度：通过问卷调研（1-5分）评估推荐结果相关性。

实验结果：

指标	内容过滤	协同过滤	混合推荐
Precision@10	0.62	0.68	0.75
Recall@10	0.58	0.71	0.76
用户满意度	3.8	4.1	4.5

6. 结论与展望

6.1 研究成果

系统实现了基于Django+Vue.js的租房推荐功能，混合推荐算法在多维度特征下表现优异，前后端分离架构提升了开发效率与可维护性。

6.2 未来改进

引入深度学习：使用图神经网络（GNN）挖掘用户-房源关系图中的隐性特征。
增强实时性：通过WebSocket实现推荐结果动态更新（如新上架房源推送）。
扩展社交功能：增加租客社区、房东评价等模块，提升平台信任度。

参考文献
[1] 王伟. 基于多特征融合的租房推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2021.
[2] Django官方文档. https://docs.djangoproject.com/
[3] Vue.js官方指南. https://vuejs.org/guide/
[4] 高德地图API文档. https://lbs.amap.com/

注意事项：