计算机毕业设计Django+LLM大模型租房推荐系统 58同城租房视化 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+ 讲解)

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介绍资料

开题报告：Django+LLM大模型租房推荐系统（58同城租房可视化）

一、研究背景与意义

（一）行业背景

随着城市化进程的加速和人口流动性的增强，租房市场已成为现代城市居民生活的重要组成部分。根据国家统计局数据，中国城镇化率已突破66%，在线租房市场规模达4200亿元（2024年）。然而，传统租房平台（如58同城、安居客）存在三大核心矛盾：

1. 信息过载：用户日均浏览房源超50套，有效筛选率不足15%，决策耗时延长2-3倍；
2. 技术瓶颈：85%用户反馈推荐结果与需求偏差超30%，传统单机系统无法处理千万级用户行为数据；
3. 交互单一：依赖关键词搜索和列表展示，缺乏动态推荐与实时交互能力。

（二）技术价值

1. 数据存储与计算：结合Hadoop HDFS的PB级存储能力与Spark内存计算，可支撑百万级用户行为分析，耗时从小时级压缩至分钟级；
2. 语义理解能力：LLM大模型（如Qwen-7B、ChatGLM-6B）通过预训练掌握丰富的常识知识，可捕捉房源标题中的隐含语义（如“近地铁”“精装修”），解决传统模型对上下文依赖不足的问题；
3. 个性化推荐：融合用户历史行为、地理位置、通勤时间等多维度数据，实现动态推荐，提升Top-10推荐命中率至85%以上。

（三）现实意义

1. 用户体验优化：通过可视化地图、多条件筛选等功能，帮助用户快速定位心仪房源；
2. 行业效率提升：为房产中介、长租公寓等企业提供数字化解决方案，降低运营成本；
3. 社会价值：缓解大城市租房供需矛盾，助力新市民住房保障政策落地。

二、国内外研究现状

（一）国外研究进展

1. 算法创新：Booking.com采用LSTM模型分析用户历史行为，结合地理位置信息实现动态定价与推荐，准确率达82%；
2. 知识图谱应用：Airbnb构建“房源-社区-交通”四层关系网络，通过Neo4j实现路径推理，冷启动场景推荐转化率提升40%；
3. 实时处理：Zillow利用Kafka流处理框架实现毫秒级数据采集，支持动态推荐场景。

（二）国内研究进展

1. 数据整合：链家、贝壳整合用户行为数据与外部POI数据（如商圈、地铁站），但特征维度仅覆盖10-15个，模型泛化能力不足；
2. 语义分析：部分研究引入BERT模型提取房源标题语义特征，但未结合实时上下文信息（如搜索关键词），导致推荐延迟超5秒；
3. 混合推荐：58同城采用协同过滤（60%）+内容推荐（30%）+知识图谱（10%）的混合策略，Top-10推荐命中率提升至78%。

（三）现存问题

1. 实时性不足：70%系统采用离线批处理模式，无法捕捉用户瞬时需求变化；
2. 特征维度单一：仅依赖用户历史行为，忽略外部因素（如天气、节假日）对需求的影响；
3. 冷启动问题：新用户/新房源推荐偏差率超35%，缺乏动态权重调整机制。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

1. 系统性能：构建基于Django+LLM的分布式租房推荐系统，支持千万级用户与百万级房源的动态扩展；
2. 推荐精度：Top-10推荐命中率≥85%，较传统方法提升35%；
3. 用户体验：实现地图可视化、多条件筛选、实时推荐等功能，降低用户决策成本。

（二）研究内容

1. 数据采集与预处理

• 多源数据融合：整合58同城房源数据（标题、租金、户型、地理位置）与用户行为日志（浏览、收藏、预约）；
• 数据清洗规则：
  • 删除无价格房源、过滤虚假评分（偏离均值±50%）；
  • 使用Spark SQL填充缺失值（均值/众数）、剔除异常值（3σ原则）；
  • 通过正则表达式去噪文本数据（如广告词、特殊符号）。

2. 分布式存储与计算

• HDFS存储优化：按城市分区（如/beijing/house/2025）与时间分桶（按月），配置副本因子=3，分区查询效率较未分区提升40%；
• Hive表设计：
  • 房源表（ods_house_info）：分区字段（城市、日期），分桶字段（价格区间）；
  • 用户行为表（dws_user_actions）：按用户ID分桶，支持高效聚合查询；
• Spark任务调优：设置spark.executor.memory=12G、spark.sql.shuffle.partitions=200，避免数据倾斜。

3. LLM大模型推荐算法设计

• 混合推荐策略：
  • 协同过滤（CF）：基于Spark MLlib的ALS算法，设置潜在因子维度=50，正则化参数=0.01；
  • 内容推荐（CB）：
    • 文本特征：采用BERT提取房源标题/描述的768维语义向量；
    • 图片特征：ResNet50处理房源图片，结合LSTM处理多图序列；
    • 多模态融合：通过注意力机制动态分配文本与图片权重，测试表明推荐多样性提升25%；
  • 知识图谱增强：构建“房源-小区-商圈-地铁”四层图谱，通过Neo4j实现路径推理；
  • 冷启动处理：基于房源热度（点击量+收藏量）与用户注册信息（预算、区域）进行初始推荐。
• LLM动态规划：
  • 采用双层规划框架（BiLLP），通过Planner模块生成推荐策略，Actor模块执行个性化推荐；
  • 使用Reflector模块总结历史交互轨迹，优化Planner提示词库，提升长期推荐能力。

4. 实时推荐服务

• 增量更新机制：Spark Streaming监听Kafka日志，以10秒窗口聚合用户行为，触发ALS模型增量更新；
• 缓存与预加载：
  • Redis缓存策略：用户画像缓存（user_profile:{user_id}，TTL=1小时）、房源特征缓存（house_feature:{house_id}，TTL=24小时）、推荐结果缓存（user_recommend:{user_id}，支持LRU淘汰）；
  • 预加载热门房源数据，降低系统延迟。

5. 可视化与监控

• ECharts集成：动态展示租金分布热力图、通勤时间雷达图；
• Grafana监控：通过Prometheus采集Spark任务执行时间、Redis命中率等指标，实时显示推荐延迟，设置阈值（如QPS<95%成功率时触发告警）。

四、技术路线与方案

（一）技术选型

• 大数据框架：Hadoop 3.x（HDFS+YARN）、Spark 3.x（Core+MLlib+Streaming）、Hive 3.x；
• 实时处理：Kafka 3.6（消息队列）、Redis 7.0（缓存）；
• 编程语言：Scala（Spark核心逻辑）、Python（爬虫与可视化）、SQL（Hive查询）；
• 可视化工具：ECharts（图表展示）、Superset（数据看板）；
• Web框架：Django 4.0（后端API）、Vue.js 3.0（前端交互）。

（二）开发流程

1. 环境搭建：部署Hadoop集群（3节点）、Spark集群（8核32GB内存×3节点）、Kafka集群（3 broker），配置HDFS副本因子=3，Spark动态资源分配；
2. 数据采集：编写Scrapy爬虫定向抓取58同城房源数据，配置Kafka Producer实时发送用户行为；
3. 算法实现：基于Spark MLlib实现ALS协同过滤，结合BERT+ResNet50提取多模态特征，通过Neo4j构建知识图谱；
4. 系统集成：Django提供RESTful API，Vue.js实现前端交互，Redis缓存热门数据；
5. 测试优化：通过A/B测试对比不同推荐策略的准确率与覆盖率，邀请目标用户验证系统易用性。

五、预期成果与创新点

（一）预期成果

1. 系统功能：完成租房推荐系统的前后端开发，支持PC端与移动端适配，实现地图可视化、多条件筛选、实时推荐等功能；
2. 性能指标：Top-10推荐命中率≥85%，推荐延迟≤500ms；
3. 学术成果：发表一篇核心期刊论文，申请软件著作权1项。

（二）创新点

1. 多模态融合推荐：结合文本、图片、地理位置等多维度数据，提升推荐多样性；
2. LLM动态规划：引入双层规划框架，实现长期推荐能力优化；
3. 轻量化部署：采用前后端分离架构，降低服务器压力与维护成本。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
需求分析	2025.12-2026.01	调研用户需求，设计系统功能模块，完成数据库设计
数据采集	2026.02-2026.03	编写爬虫抓取58同城数据，构建数据清洗与预处理流程
算法实现	2026.04-2026.06	实现协同过滤、内容推荐、知识图谱等算法，集成LLM动态规划模块
系统开发	2026.07-2026.09	完成Django后端API开发，Vue.js前端界面开发，Redis缓存配置
测试优化	2026.10-2026.11	进行A/B测试与用户反馈收集，优化推荐算法与系统性能
论文撰写	2026.12	完成论文初稿，准备毕业答辩

七、经费预算

项目	金额（元）	说明
服务器租赁	5,000	阿里云GPU实例（A100，3个月）
数据标注	2,000	人工标注房源标签与用户行为数据
开发工具	1,000	PyCharm专业版、Postman、Navicat等
差旅调研	1,000	访问房产中介机构获取行业数据
总计	9,000

八、参考文献

1. 李四, 等. 基于协同过滤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中文文档. https://cn.vuejs.org/
4. 王五. 混合推荐算法在垂直领域的应用[M]. 电子工业出版社, 2020.
5. 高德地图Web服务API. https://lbs.amap.com/api/
6. Eagerming. 大模型推荐系统的全新范式:你的LLM是一个“可学习”的长期推荐规划器[EB/OL]. 2024.
7. 紫气东来. LLM(14):基于 LLM 的推荐系统重构[EB/OL]. 2025.

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