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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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

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介绍资料

《Django+LLM大模型租房推荐系统（58同城租房可视化）》任务书

一、项目背景与意义

随着城市化进程加速，租房需求持续增长，但传统租房平台（如58同城）存在以下痛点：

1. 信息过载：海量房源数据缺乏精准分类，用户需手动筛选位置、价格、户型等条件，效率低下；
2. 语义理解不足：房源描述多为非结构化文本（如“精装修”“近地铁”），传统关键词匹配难以捕捉用户真实需求（如“适合情侣居住”“宠物友好”）；
3. 可视化缺失：房源分布依赖静态地图，缺乏动态交互（如按价格/面积筛选后的热力图展示），用户决策依赖经验而非数据驱动。

大语言模型（LLM）凭借其强大的自然语言理解与生成能力，可深度解析用户需求与房源特征，结合地理信息系统（GIS）实现可视化推荐，显著提升租房匹配效率。本项目旨在构建一个基于Django框架与LLM大模型的租房推荐系统，以58同城数据为样本，实现需求语义理解、多维度推荐与动态可视化，为用户提供智能化租房决策支持。

二、项目目标

1. 技术目标

• 设计并实现一个基于Django与LLM的租房推荐系统，支持用户需求语义解析、房源特征提取与多维度匹配（如位置、价格、户型、配套设施）。
• 结合传统特征（如地理位置、价格区间）与深度语义特征（如“适合独居”“通勤便利”），实现推荐准确率≥90%，用户满意度≥85%（通过问卷调查验证）。
• 开发交互式可视化界面，支持房源分布热力图、价格趋势折线图、户型占比饼图等动态展示，响应时间≤2秒。

2. 应用目标

• 为租房用户提供“需求输入-智能推荐-可视化对比”的一站式服务，减少筛选时间≥50%。
• 为58同城等平台提供技术升级方案，提升用户留存率与平台竞争力。

三、项目内容与功能模块

1. 数据采集与预处理模块

• 数据源整合：
  • 爬取58同城租房板块数据：包括房源标题、描述、价格、户型、面积、地理位置（经纬度）、配套设施（如“独立卫浴”“空调”）、图片等。
  • 补充外部数据：调用高德地图API获取周边交通（地铁站距离）、商业（商场/超市距离）、教育（学校分布）等POI信息。
• 数据清洗与标注：
  • 去除重复房源、异常价格（如低于市场价30%或高于均价2倍）、缺失关键字段（如无地理位置）的数据。
  • 人工标注语义标签：从房源描述中提取隐性特征（如“适合情侣”“可养宠物”“安静环境”），构建细粒度标签体系（如“通勤便利”“生活便捷”“隐私性强”）。

2. 用户需求语义理解模块

• 需求输入接口：
  • 支持自然语言输入（如“预算3000元/月，两居室，近地铁，可养猫”）与结构化选择（如价格滑块、户型多选）。
• 语义解析引擎：
  • 使用预训练LLM（如BERT、ChatGLM）将用户需求拆解为结构化查询条件（如price_range: [2500, 3500], room_type: "两居室", pet_friendly: True）与语义特征（如“近地铁”映射为subway_distance < 1km）。
  • 处理模糊需求：通过上下文推理（如“便宜”结合预算范围动态调整价格阈值）与同义词扩展（如“两室一厅”→“两居室”）。

3. 房源特征提取与匹配模块

• 多模态特征提取：
  • 文本特征：使用LLM生成房源描述的语义向量，捕捉隐性特征（如“装修风格”“社区氛围”）。
  • 结构化特征：提取价格、面积、户型、楼层等数值型数据，标准化处理（如价格按区域中位数归一化）。
  • 地理特征：计算房源到地铁站、商圈、学校的距离，生成“通勤便利度”“生活便捷度”评分。
• 推荐算法设计：
  • 协同过滤：基于用户历史行为（如浏览、收藏记录）推荐相似房源。
  • 内容过滤：计算用户需求向量与房源特征向量的余弦相似度，按权重融合结构化特征（如价格占比40%、位置占比30%、语义匹配占比30%）。
  • 混合推荐：结合协同过滤与内容过滤，解决冷启动问题（如新用户无历史行为时依赖内容匹配）。

4. 可视化与交互模块

• 前端界面设计：
  • 使用Vue.js+ECharts构建交互式地图与图表：
    • 房源分布热力图：按价格区间/户型筛选后，动态展示房源密集区域（如“2000-3000元/月房源集中分布在XX区”）。
    • 价格趋势折线图：展示目标区域近3个月租金变化，辅助用户判断入场时机。
    • 户型占比饼图：直观对比不同户型（如一居室、两居室）在目标区域的供应比例。
  • 房源详情弹窗：点击地图标记点后，展示房源图片、价格、户型、语义标签（如“宠物友好”“独立阳台”）及周边POI信息（如“距地铁500米”）。
• 用户交互功能：
  • 支持多条件筛选（如价格+户型+通勤时间）、收藏对比（最多5套房源横向对比）、一键联系房东（跳转至58同城原链接）。

5. 系统管理与反馈模块

• 管理员后台：
  • 监控系统运行状态（如推荐响应时间、用户活跃度）、管理房源数据（如审核新上传房源、下架违规信息）。
• 用户反馈机制：
  • 允许用户标记“推荐不准确”或补充需求（如“原需求为近地铁，但实际更看重安静环境”），将反馈数据用于模型迭代优化（如调整语义标签权重）。

四、技术路线与开发环境

1. 技术路线

• 后端开发：
  • 基于Django框架构建RESTful API，使用Django REST Framework处理用户请求与数据交互。
  • 调用Hugging Face Transformers库加载LLM模型，通过FastAPI部署语义解析服务，与Django主服务异步通信。
  • 使用Celery实现异步任务（如数据爬取、模型推理），Redis缓存热门房源数据（如最近7天浏览量Top100）以减少数据库压力。
• 前端开发：
  • 使用Vue.js框架搭建用户界面，结合高德地图JavaScript API实现房源分布可视化，ECharts生成动态图表。
  • 通过WebSocket实现前后端实时通信（如用户筛选条件变更后地图自动刷新）。
• 数据库设计：
  • 使用MySQL存储结构化数据（如房源基本信息、用户行为日志），MongoDB存储非结构化数据（如房源描述文本、语义标签），Neo4j构建房源-用户关系图谱（支持协同过滤推荐）。

2. 开发环境

• 编程语言：Python 3.10+、JavaScript
• 深度学习框架：PyTorch/TensorFlow
• 部署环境：Docker容器化部署，结合Nginx负载均衡，支持高并发访问（如日均10万级请求）。

五、项目进度安排

阶段	时间节点	任务内容
需求分析与设计	第1-2周	完成系统需求调研，设计数据库架构、模块交互流程与可视化原型图
数据采集与预处理	第3-4周	爬取58同城数据，整合外部POI信息，完成数据清洗与语义标签标注
模型开发与训练	第5-7周	构建LLM语义解析模型与推荐算法，优化超参数，验证模型效果（如推荐准确率、响应时间）
系统集成与测试	第8-9周	集成前后端模块，完成功能测试（如需求解析准确性、推荐多样性）与性能测试（如并发处理能力）
部署与验收	第10-12周	部署系统至生产环境，编写用户手册与技术文档，组织用户试用与验收

六、预期成果

1. 可运行系统原型：支持用户需求语义输入、智能推荐与可视化交互，在58同城模拟数据集上验证推荐准确率≥90%。
2. 学术论文或技术报告：发表1篇核心期刊论文（主题：LLM在租房推荐中的应用）或撰写1份技术白皮书（如《基于多模态融合的租房推荐系统设计与实现》）。
3. 可视化交互界面：提供高保真原型图与可交互Demo，支持用户通过拖拽筛选条件、点击地图标记点等操作直观感受推荐效果。

七、创新点

1. 语义-结构化融合推荐：联合LLM解析的隐性需求（如“通勤便利”）与传统结构化条件（如价格区间），突破关键词匹配的局限性。
2. 动态可视化决策支持：通过热力图、趋势图等动态展示房源分布与价格变化，将抽象数据转化为可操作的决策依据。
3. 用户反馈驱动优化：通过用户标记“推荐不准确”实时调整模型权重，实现推荐系统的个性化与自适应。

运行截图

 

 

 

推荐项目

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项目案例

 

 

 

优势

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