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原创于 2025-12-07 10:22:53 发布 · 597 阅读

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#课程设计 #爬虫 #cnn #知识图谱 #大数据 #机器学习 #django

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介绍资料

Django + LLM大模型房价预测系统技术说明

——基于深度学习与自然语言处理的房地产估值平台

一、项目背景与目标

房地产市场的价格受地理位置、经济指标、政策、社区环境等多维度因素影响，传统估值方法（如市场比较法、收益法）依赖人工经验，难以处理非结构化数据（如新闻、社交媒体情绪）。本系统结合Django（Web框架）与LLM（大语言模型，如GPT-4、Llama 2），构建一个智能化房价预测平台，实现：

多模态数据融合：整合结构化数据（历史成交价、房屋特征）与非结构化数据（新闻、政策文本、用户评论）。
动态预测模型：利用LLM提取文本中的关键信息，结合时序模型（如LSTM）预测未来房价趋势。
个性化推荐：根据用户需求（如预算、区域偏好）推荐房源并生成估值报告。
实时风险预警：当预测价格偏离预期阈值时触发提醒（如政策变动、市场波动）。

二、技术架构设计

系统采用前后端分离架构，核心组件如下：

1. 整体架构图

1┌───────────────┐    ┌───────────────┐    ┌───────────────┐    ┌───────────────┐
2│   前端（Vue/  │ ←→ │   Django后端   │ ←→ │  LLM服务层     │ ←→ │ 数据源        │
3│   React）      │    │（API服务）     │    │（文本处理/     │    │（爬虫/政府   │
4│（用户交互）    │    └───────────────┘    │  特征提取）     │    │  开放数据）   │
5└───────────────┘                         └───────────────┘    └───────────────┘
6       ↑                                                         ↑
7┌───────────────┐                                         ┌───────────────┐
8│  数据库（MySQL │                                         │  缓存（Redis） │
9│  /PostgreSQL） │                                         └───────────────┘
10└───────────────┘

2. 核心组件选型

组件	角色	技术选型理由
Django	后端框架	快速开发RESTful API，内置ORM、用户认证，适合中大型项目。
LLM（如Llama 2）	自然语言处理	提取新闻、政策文本中的关键信息（如“限购政策”“利率调整”），生成影响房价的特征向量。
TensorFlow/PyTorch	时序预测	结合LLM输出的特征，用LSTM/Transformer预测房价趋势。
MySQL	关系型数据库	存储房屋特征、历史成交价、用户信息等结构化数据。
Redis	缓存与消息队列	缓存高频查询的预测结果，使用Celery实现异步任务（如爬取新闻、模型训练）。
ECharts	数据可视化	前端展示房价历史趋势、预测结果与区域热力图。

三、核心功能实现

1. 数据采集与预处理

（1）数据源

结构化数据：
- 历史成交价：从政府开放平台（如北京住建委）或爬取房产网站（如链家、贝壳）。
- 房屋特征：面积、户型、楼层、装修、学区等（通过API或爬虫获取）。
非结构化数据：
- 新闻政策：爬取新华网、政府官网的房地产相关新闻。
- 用户评论：社交媒体（微博、知乎）中关于房价的讨论。

（2）数据预处理（Python示例）

python

1import pandas as pd
2from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
3import re
4from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings  # 用于文本向量化
5
6# 结构化数据处理（房价与房屋特征）
7def preprocess_structured_data(df):
8    df['price_per_sqm'] = df['total_price'] / df['area']  # 计算单价
9    df['age'] = 2023 - df['build_year']  # 房龄
10    # 分类特征编码（如户型、装修）
11    df = pd.get_dummies(df, columns=['layout', 'decoration'], prefix=['layout', 'decoration'])
12    return df
13
14# 非结构化数据处理（新闻文本）
15def extract_text_features(texts):
16    embeddings_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")
17    embeddings = embeddings_model.embed_documents(texts)  # 生成文本向量
18    return embeddings
19
20# 示例：处理一条新闻
21news_text = "北京市发布新政：非京籍家庭购房社保年限由5年缩短至3年。"
22keywords = re.findall(r'购房|限购|利率|税费|社保', news_text)  # 简单关键词提取
23features = extract_text_features([news_text])  # 生成向量

2. 房价预测模型（LLM + LSTM）

（1）模型设计思路

文本特征提取：用LLM将新闻、政策文本转换为向量，捕捉市场情绪与政策影响。
时序预测：将文本向量与结构化数据（历史房价、房屋特征）拼接，输入LSTM预测未来价格。
多任务学习：同时预测价格绝对值与涨跌幅（提升模型鲁棒性）。

（2）代码实现（PyTorch示例）

python

1import torch
2import torch.nn as nn
3from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
4
5class HousingDataset(Dataset):
6    def __init__(self, structured_data, text_embeddings):
7        self.structured = torch.FloatTensor(structured_data)  # 结构化特征（房价、面积等）
8        self.text = torch.FloatTensor(text_embeddings)       # 文本向量
9        self.labels = torch.FloatTensor(structured_data[:, 0])  # 假设第0列是目标价格
10
11    def __len__(self):
12        return len(self.structured)
13
14    def __getitem__(self, idx):
15        return self.structured[idx], self.text[idx], self.labels[idx]
16
17class HybridModel(nn.Module):
18    def __init__(self, structured_dim, text_dim, hidden_size=64):
19        super().__init__()
20        self.lstm = nn.LSTM(input_size=structured_dim + text_dim, hidden_size=hidden_size, batch_first=True)
21        self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1)  # 预测价格
22
23    def forward(self, x_structured, x_text):
24        # 拼接结构化与文本特征
25        x = torch.cat([x_structured, x_text], dim=1)
26        # 假设输入是单时间步（若需时序预测，需调整输入形状为[batch, seq_len, features]）
27        out, _ = self.lstm(x.unsqueeze(1))  # 添加seq_len维度
28        out = self.fc(out.squeeze(1))
29        return out
30
31# 训练流程
32model = HybridModel(structured_dim=10, text_dim=384)  # 假设结构化特征10维，文本向量384维
33criterion = nn.MSELoss()
34optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
35
36dataset = HousingDataset(structured_data, text_embeddings)
37dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
38
39for epoch in range(100):
40    for structured, text, labels in dataloader:
41        optimizer.zero_grad()
42        outputs = model(structured, text)
43        loss = criterion(outputs, labels.unsqueeze(1))
44        loss.backward()
45        optimizer.step()
46    print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item():.4f}")

3. Django后端实现

（1）API设计

接口	方法	参数	返回结果
`/api/houses/<id>`	GET	`house_id`（房屋ID）	房屋详情（特征、历史价格）
`/api/predict`	POST	`house_id`, `text`（新闻文本）	预测价格、置信度、影响因素
`/api/recommend`	GET	`budget`, `district`（预算、区域）	推荐房源列表（ID、预测价）

（2）关键代码（Django View）

python

1# views.py
2from django.http import JsonResponse
3from rest_framework.decorators import api_view
4import torch
5from .models import HouseData  # Django ORM模型
6from .predictor import load_model, extract_text_features  # 预测模块
7
8# 加载预训练模型（全局初始化）
9model = load_model("hybrid_model.pth")
10
11@api_view(['GET'])
12def get_house_details(request, house_id):
13    house = HouseData.objects.get(id=house_id)
14    return JsonResponse({
15        "id": house.id,
16        "area": house.area,
17        "price_history": list(house.price_history.values('date', 'price')),  # 假设使用JSONField存储历史价格
18        "features": house.get_features()  # 户型、装修等
19    })
20
21@api_view(['POST'])
22def predict_price(request):
23    house_id = request.data.get('house_id')
24    news_text = request.data.get('text', "")
25    
26    # 获取房屋结构化特征
27    house = HouseData.objects.get(id=house_id)
28    structured_features = house.get_numeric_features()  # 转换为数组
29    
30    # 提取文本特征
31    text_embeddings = extract_text_features([news_text])
32    
33    # 预测
34    with torch.no_grad():
35        input_tensor = torch.FloatTensor([structured_features + text_embeddings[0]])
36        predicted_price = model(input_tensor).item()
37    
38    return JsonResponse({
39        "predicted_price": predicted_price,
40        "confidence": 0.92,  # 实际需计算置信度
41        "influencing_factors": ["政策放宽", "学区升级"]  # 从新闻中提取
42    })

4. 前端集成（ECharts示例）

javascript

1// 展示房价历史与预测结果
2async function fetchHouseData(id) {
3  const detailsRes = await fetch(`/api/houses/${id}`);
4  const details = await detailsRes.json();
5  
6  const predictRes = await fetch('/api/predict', {
7    method: 'POST',
8    body: JSON.stringify({ 
9      house_id: id, 
10      text: "央行宣布下调房贷利率0.5个百分点。" 
11    })
12  });
13  const prediction = await predictRes.json();
14
15  // 合并数据
16  const chartData = {
17    history: details.price_history.map(item => ({
18      date: item.date,
19      price: item.price
20    })),
21    prediction: {
22      date: "2024-01-01",  // 假设预测未来日期
23      price: prediction.predicted_price
24    }
25  };
26
27  // 使用ECharts渲染
28  const chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
29  chart.setOption({
30    xAxis: { type: 'category', data: chartData.history.map(item => item.date).concat([chartData.prediction.date]) },
31    yAxis: { type: 'value' },
32    series: [
33      { name: '历史价格', type: 'line', data: chartData.history.map(item => item.price) },
34      { name: '预测价格', type: 'line', data: [...Array(chartData.history.length).fill(null), chartData.prediction.price], symbol: 'diamond' }
35    ]
36  });
37}

四、性能优化与部署

模型优化：
- 轻量化LLM：使用Llama 2 7B或Phi-3等小型模型，降低推理延迟。
- 量化压缩：将模型转换为INT8格式，减少内存占用。
异步任务：
- 使用Celery处理耗时的新闻爬取与模型预测任务。
缓存策略：
- Redis缓存高频查询的预测结果（如热门房源的预测价）。
部署方案：
- 开发环境：Django内置服务器 + SQLite。
- 生产环境：Nginx + Gunicorn + PostgreSQL，模型服务通过FastAPI独立部署（支持GPU加速）。

五、应用场景与价值

个人购房者：辅助决策，提供量化估值与风险预警。
房地产中介：生成自动化估值报告，提升服务效率。
金融机构：评估抵押物价值，优化信贷风险控制。
政府监管：监测市场波动，辅助政策制定。

六、总结与展望

本系统通过Django + LLM实现了房价预测的智能化升级，突破了传统方法的局限性。未来可扩展方向：

多模态输入：结合卫星图像（如房屋周边环境）与3D户型图提升预测精度。
强化学习：动态调整预测策略以适应市场变化。
联邦学习：在保护数据隐私的前提下，联合多家机构训练更通用的模型。

通过技术赋能房地产行业，本系统为数字化估值提供了高效、可解释的解决方案。

运行截图

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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