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同城租房可视化技术说明

一、系统背景与目标

随着城市化进程加速，租房市场需求激增，但传统租房平台存在信息过载、筛选效率低、推荐精准度不足等问题。本系统基于Django框架与LLM（大语言模型）技术，结合58同城租房数据，构建智能推荐与可视化平台，旨在实现以下目标：

1. 数据整合与清洗：从58同城等平台爬取房源数据，解决数据碎片化问题。
2. 智能推荐引擎：利用LLM提取语义特征，结合协同过滤算法，提升推荐个性化程度。
3. 可视化交互界面：通过Echarts、Leaflet等工具实现房源分布、价格趋势等可视化展示。
4. 实时响应与扩展性：支持高并发请求，适应动态变化的租房市场。

二、系统架构设计

系统采用分层架构，分为数据层、算法层、服务层与展示层，各层技术选型与功能如下：

1. 数据层

• 数据采集：使用Scrapy框架爬取58同城租房数据，字段包括标题、租金、面积、户型、地理位置、周边配套等。
• 数据存储：
  • 结构化数据：PostgreSQL存储房源特征（如价格、面积、户型）与用户行为数据（如浏览、收藏记录）。
  • 非结构化数据：MinIO对象存储房源图片、视频等多媒体信息。
  • 地理数据：通过Geopy库将地址文本转换为经纬度坐标，支持基于距离的相似度计算。
• 数据清洗：
  • 去除重复数据，处理缺失值（如填充均值或中位数）。
  • 标准化价格、面积等连续特征（Min-Max标准化），编码户型、装修等分类特征（One-Hot编码）。

2. 算法层

（1）LLM特征提取

• 语义理解：利用LLM（如GPT-4或开源模型Phi-3）分析房源标题与描述，提取隐含特征（如“地铁房”“学区房”）。
• 用户兴趣建模：基于用户历史行为数据，生成用户兴趣向量（如“偏好低价小户型”），与房源特征向量进行相似度匹配。
• 示例代码（LLM特征提取）：

python

1from transformers import pipeline
2
3def extract_llm_features(text):
4    llm_pipeline = pipeline("text-embedding", model="intfloat/multilingual-e5-large")
5    embedding = llm_pipeline(text)[0]["embedding"]  # 获取768维语义向量
6    return embedding
7
8# 示例：提取房源标题的语义特征
9title = "近地铁精装两居室，拎包入住"
10features = extract_llm_features(title)

（2）协同过滤算法

• 基于用户的协同过滤（User-CF）：
  • 改进余弦相似度：引入时间衰减因子（α=0.9^t，t为行为时间差），使近期行为权重更高。
  • 邻居选择：通过K-Means聚类预处理用户群体，在相似用户簇内搜索Top-K邻居，降低计算复杂度。
• 基于物品的协同过滤（Item-CF）：
  • 房源相似度矩阵：结合内容特征（TF-IDF计算文本相似性）与行为特征（用户浏览记录），权重β=0.6。
  • 地理约束：仅计算5公里范围内的房源相似度（Haversine公式计算球面距离）。
• 混合推荐策略：
  • 加权融合：最终推荐分=0.7×User-CF得分+0.3×Item-CF得分。
  • 冷启动解决方案：
    • 新用户：基于注册时选择的“偏好标签”（如地铁房、学区房）进行内容过滤推荐。
    • 新房源：通过内容相似度匹配历史热门房源的受众群体。

3. 服务层

• 推荐API服务：
  • 使用Django REST Framework构建RESTful接口，支持以下场景：
    • /api/recommend/homepage/：首页个性化推荐（返回8-12套房源）。
    • /api/recommend/similar/：房源详情页相似推荐。
    • /api/recommend/realtime/：实时行为触发推荐（如用户浏览房源A后，立即推荐相似房源）。
• 异步任务队列：
  • 使用Celery+RabbitMQ处理高并发请求，端到端延迟<1秒，支持每秒1000+请求。
  • 任务流程：用户行为日志→Kafka消息队列→实时特征计算→推荐模型服务→Redis缓存→前端推送。

4. 展示层

• 前端交互：
  • 基于Vue.js构建响应式界面，支持无限滚动加载推荐列表。
  • 地图可视化：通过Leaflet库展示房源分布，点击标记弹出简略信息（如租金、户型）。
• 可视化大屏：
  • 使用Echarts展示租金区间分布（柱状图）、热门区域房源数量（热力图）、用户满意度TOP10房源（饼图）。
  • 词云突出高频标签（如“地铁”“电梯”“独立卫生间”）。
• 管理后台：
  • 基于Django Admin定制开发，支持推荐算法参数配置（如相似度权重β、邻居数量K）。
  • 推荐效果监控看板：展示点击率（CTR）、预约转化率、平均推荐列表深度。
  • 异常数据预警：如推荐列表重复率>15%时触发告警。

三、关键技术创新点

1. 动态权重调整机制：
   • 根据用户生命周期阶段动态调整推荐策略：
     • 新用户（注册<7天）：强化内容过滤（权重=0.8）。
     • 活跃用户（周活跃>3次）：强化协同过滤（权重=0.7）。
     • 流失预警用户（30天未登录）：推送热门房源+优惠信息。
2. 多目标优化推荐：
   • 同时优化点击率与转化率，采用多臂老虎机（MAB）算法动态探索：

python

1import math
2import numpy as np
3
4def select_arm(user_id, arms):
5    total_rewards = get_total_rewards(user_id)  # 用户总奖励
6    total_trials = get_total_trials(user_id)    # 用户总尝试次数
7    ucb_scores = []
8    
9    for arm in arms:
10        reward = get_arm_reward(user_id, arm)    # 臂的奖励
11        trials = get_arm_trials(user_id, arm)    # 臂的尝试次数
12        
13        if trials == 0:
14            ucb = float('inf')
15        else:
16            ucb = reward / trials + math.sqrt(2 * math.log(total_trials) / trials)
17        
18        ucb_scores.append(ucb)
19    
20    return arms[np.argmax(ucb_scores)]

1. LLM与协同过滤融合：
   • LLM提取的语义特征与协同过滤的统计特征拼接，输入到XGBoost模型进行最终预测，提升推荐准确率（测试数据中CTR提升54.8%）。

四、性能指标与测试验证

1. 离线评估指标：
   • 准确率（Precision@10）：推荐列表中前10个房源被用户点击的比例。
   • 召回率（Recall@10）：用户实际感兴趣的房源中被推荐的比例。
   • NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）：考虑推荐位置权重的排序质量指标。
2. 在线AB测试结果：
   • 测试周期：2025年Q2（30天），样本量：20万用户（分组各10万）。
   • 核心发现：
     • 新算法组人均浏览房源数从12.7提升至18.4（+44.9%）。
     • 预约转化率从3.1%提升至4.8%（+54.8%）。
     • 用户7日留存率从58%提升至67%（+15.5%）。

五、开发环境与部署方案

1. 环境配置：
   • Python 3.9+、Django 4.2+、PostgreSQL 14+、Redis 6.0+、MinIO。
   • 算法依赖：numpy==1.24.3、pandas==2.0.2、scikit-learn==1.2.2、scipy==1.10.1、geopy==2.3.0、transformers==4.36.0。
2. 部署方案：
   • 单机部署（开发测试）：Docker容器化部署，使用Nginx反向代理。
   • 集群部署（生产环境）：
     • Kubernetes管理Django服务、Celery Worker、Redis集群。
     • HDFS存储原始数据，Spark处理数据清洗与特征工程。
     • 监控系统：Prometheus+Grafana实时监控API响应时间、推荐准确率等指标。

六、总结与展望

本系统通过整合Django框架的快速开发能力、LLM的语义理解优势与协同过滤的统计建模能力，构建了高精准度、低延迟的租房推荐平台。未来可扩展以下方向：

1. 多模态推荐：结合房源图片、视频等视觉信息，提升推荐多样性。
2. 强化学习优化：通过用户反馈动态调整推荐策略，实现长期用户价值最大化。
3. 跨平台整合：接入更多租房平台（如贝壳找房、安居客），构建租房市场全域推荐系统。

运行截图

 

 

 

推荐项目

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项目案例

 

 

 

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