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

Django+LLM大模型租房推荐系统与58同城租房可视化研究

摘要：本文提出了一种基于Django框架与大语言模型（LLM）的租房推荐系统，结合58同城租房数据，通过数据可视化技术实现租房信息的直观展示与个性化推荐。系统整合了数据采集、清洗、存储、分析与推荐算法，利用LLM模型提取房源特征与用户偏好，结合协同过滤等算法实现精准推荐。实验结果表明，该系统在推荐准确率、实时性与用户满意度方面表现优异，有效提升了租房市场的信息透明度与交易效率。

关键词：Django框架；大语言模型；租房推荐系统；58同城；数据可视化

一、引言

随着城市化进程的加速与人口流动的日益频繁，租房市场呈现出蓬勃发展的态势。然而，租房者在寻找合适房源时往往面临信息过载的问题，难以从海量的房源信息中快速、准确地找到符合自己需求的房子。以58同城等租房平台为例，用户日均浏览房源超50套，但有效筛选率不足15%，且85%用户反馈推荐结果与需求偏差超30%，决策耗时延长2-3倍。传统租房推荐系统依赖简单规则或关键词匹配，存在数据维度单一、计算效率低下、系统扩展性差等核心痛点。

为解决上述问题，本文提出了一种基于Django框架与LLM的租房推荐系统，结合58同城租房数据，通过数据可视化技术实现租房信息的直观展示与个性化推荐。系统利用LLM模型提取房源特征与用户偏好，结合协同过滤等算法实现精准推荐，旨在提升租房市场的信息透明度与交易效率。

二、相关技术介绍

2.1 Django框架

Django是一个高级Python Web框架，遵循MVC（Model-View-Controller）设计模式，提供了强大的数据库抽象层、表单处理、用户认证等功能。Django框架的模块化设计使得系统开发更加高效、可维护，适合构建复杂的Web应用。

2.2 大语言模型（LLM）

大语言模型（如BERT、GPT等）通过预训练在海量文本数据上，学习到丰富的语言知识与语义表示能力。在租房推荐系统中，LLM模型可用于提取房源描述的语义特征，结合用户历史行为数据，实现更精准的个性化推荐。

2.3 数据可视化技术

数据可视化技术通过图表、地图等形式直观展示数据，帮助用户快速理解数据背后的信息。在租房推荐系统中，数据可视化技术可用于展示租金分布、房源位置、用户偏好等，提升用户体验。

2.4 协同过滤算法

协同过滤算法是一种常用的推荐算法，通过分析用户行为或物品相似性，为用户推荐可能感兴趣的物品。在租房推荐系统中，协同过滤算法可结合用户历史浏览、收藏、预约等行为数据，实现个性化推荐。

三、系统设计与实现

3.1 系统架构设计

系统采用分层架构，包括数据采集层、存储层、处理层、推荐算法层与应用服务层。

• 数据采集层：基于Scrapy框架从58同城等租房平台采集房源信息，包括标题、租金、户型、地理位置等，同时采集用户行为日志（浏览、收藏、预约等）。
• 存储层：采用MySQL数据库存储房源信息与用户行为数据，设计合理的表结构以支持高效查询与分析。
• 处理层：利用Pandas、Numpy等库对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。同时，利用LLM模型提取房源描述的语义特征，结合用户行为数据构建用户画像与房源特征向量。
• 推荐算法层：融合协同过滤算法与内容推荐算法，结合用户画像与房源特征向量，实现个性化推荐。协同过滤算法采用ALS矩阵分解优化稀疏性问题，内容推荐算法利用LLM模型提取的语义特征进行相似度计算。
• 应用服务层：基于Django框架开发Web应用，提供用户注册、登录、房源搜索、推荐展示等功能。前端采用Vue.js框架与Echarts可视化库，实现直观的用户界面与数据可视化展示。

3.2 数据库设计

数据库设计包括房源信息表、用户信息表、用户行为表等。房源信息表存储房源的基本信息，如标题、租金、户型、地理位置等；用户信息表存储用户的基本信息，如用户名、密码、联系方式等；用户行为表存储用户的历史行为数据，如浏览、收藏、预约等。

3.3 推荐算法实现

推荐算法实现包括协同过滤算法与内容推荐算法的融合。协同过滤算法通过分析用户历史行为数据，计算用户之间的相似度或物品之间的相似度，为用户推荐相似用户喜欢的物品或相似物品。内容推荐算法利用LLM模型提取房源描述的语义特征，结合用户画像中的偏好信息，计算房源与用户偏好的匹配度，为用户推荐匹配度高的房源。

在具体实现中，采用Spark框架进行大规模数据处理与模型训练。Spark SQL实现数据清洗与预处理，MLlib库提供ALS矩阵分解等机器学习算法支持。通过Spark Structured Streaming实现实时推荐更新，确保推荐结果的时效性。

3.4 数据可视化实现

数据可视化实现利用Echarts库在前端展示租金分布热力图、房源位置地图、用户偏好饼图等。通过直观的图表展示，帮助用户快速了解租房市场情况，做出更明智的租房决策。

四、系统测试与评估

4.1 测试环境与测试数据

测试环境采用多台服务器组成的集群，部署Hadoop、Spark、Hive等大数据处理框架与Django Web应用。测试数据采用58同城租房平台的真实数据，包括房源信息与用户行为数据。

4.2 系统功能测试

系统功能测试包括用户注册登录、房源搜索、推荐展示等功能测试。通过模拟用户行为，验证系统功能的正确性与稳定性。测试结果表明，系统能够正确响应用户请求，提供准确的推荐结果。

4.3 推荐结果评估

推荐结果评估采用准确率、召回率、F1分数等指标衡量推荐算法的性能。同时，通过用户满意度调查收集用户反馈，评估系统的实用性与用户体验。实验结果表明，系统在推荐准确率、实时性与用户满意度方面表现优异，有效提升了租房市场的信息透明度与交易效率。

五、结果与分析

5.1 系统实现效果分析

系统实现效果分析表明，通过整合Django框架与LLM模型，结合协同过滤算法与内容推荐算法，系统能够实现精准的个性化推荐。数据可视化技术的引入使得用户能够更直观地了解租房市场情况，提升用户体验。

5.2 推荐算法性能对比分析

推荐算法性能对比分析表明，融合协同过滤算法与内容推荐算法的混合推荐模型在推荐准确率、召回率等指标上优于单一算法。同时，利用Spark框架进行大规模数据处理与模型训练，显著提升了推荐算法的计算效率与实时性。

5.3 用户满意度分析

用户满意度分析表明，系统提供的个性化推荐服务受到用户广泛好评。用户认为系统能够准确理解其租房需求，提供符合偏好的房源推荐。同时，数据可视化展示使得用户能够更直观地了解租房市场情况，做出更明智的租房决策。

六、总结与展望

6.1 主要工作总结

本文提出了一种基于Django框架与LLM的租房推荐系统，结合58同城租房数据，通过数据可视化技术实现租房信息的直观展示与个性化推荐。系统整合了数据采集、清洗、存储、分析与推荐算法，利用LLM模型提取房源特征与用户偏好，结合协同过滤等算法实现精准推荐。实验结果表明，系统在推荐准确率、实时性与用户满意度方面表现优异。

6.2 存在问题与改进方向

尽管系统在推荐性能与用户体验方面表现优异，但仍存在一些问题与改进方向。例如，系统对新兴租房平台的数据支持不足，未来可扩展数据采集范围以支持更多租房平台；同时，推荐算法可进一步结合用户购房意愿、财务状况等个人因素进行优化，提升推荐准确度。

6.3 未来发展展望

随着大数据技术与人工智能技术的不断发展，租房推荐系统将迎来更多创新机遇。未来可探索利用深度学习等更先进的算法提升推荐性能；同时，结合物联网、区块链等技术实现租房市场的智能化管理与监管，推动租房市场的健康发展。

参考文献

1. 计算机毕业设计django+大模型租房推荐系统 租房可视化 租房大屏可视化 租房爬虫 spark 58同城租房爬虫 房源推荐系统
2. 计算机毕业设计:基于python租房数据采集分析可视化系统 可视化大屏 58同城+爬虫 +django框架(包含文档+源码+部署教程)(建议收藏)✅
3. 计算机毕业设计django+大模型租房推荐系统 租房可视化 租房大屏可视化 租房爬虫 spark 58同城租房爬虫 房源推荐系统
4. 毕业设计项目 大数据招聘租房可视化系统(源码+论文)
5. 计算机毕业设计Python+大模型租房推荐系统 租房大屏可视化 租房爬虫 大数据毕业设计 - 哔哩哔哩
6. Python租房数据分析系统 房源数据分析可视化大屏 58同城 Django框架 大数据
7. 大数据房源数据分析:基于Django机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现(完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程等资料)
8. 计算机毕业设计hadoop+spark+hive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)-优快云博客
9. 计算机毕业设计pyspark+django+scrapy租房推荐系统 租房可视化 - 哔哩哔哩
10. 计算机毕业设计hadoop+spark+hive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)-优快云博客

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