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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型房价预测系统》的任务书模板，结合大语言模型（LLM）的文本理解能力与结构化数据分析，实现智能化房价预测与市场分析功能：

任务书：基于Django与LLM大模型的房价预测系统开发

一、项目背景与目标

背景
房价受地理位置、经济指标、政策法规、市场情绪等多维度因素影响，传统预测模型依赖人工特征工程，难以捕捉非结构化数据（如新闻、政策文本）中的隐含信息。结合Django的Web开发能力与LLM（如GPT-4、Llama2、文心一言）的文本理解优势，可构建更精准的房价预测系统，提升决策效率。
目标
- 实现多维度房价预测（区域/楼盘/户型级别），误差率低于传统回归模型（如线性回归、XGBoost）。
- 支持非结构化数据（政策、新闻、社交媒体舆情）的语义分析与特征提取。
- 提供可视化分析界面，辅助用户（购房者、中介、开发商）制定策略。

二、系统架构设计

1. 技术栈

后端框架：Django 4.x（REST Framework）
前端框架：React.js + Ant Design（交互界面） + ECharts（数据可视化）
大语言模型：
- 主模型：Llama3/GPT-4（文本特征提取与语义分析）
- 轻量级模型：DistilBERT（实时舆情情感分析）
数据库：
- PostgreSQL（存储结构化数据：历史房价、经济指标）
- MongoDB（存储非结构化数据：政策文本、新闻、用户评论）
- Redis（缓存热门区域预测结果）
数据源：
- 结构化数据：政府公开房价数据、链家/贝壳API、宏观经济指标（CPI、利率）
- 非结构化数据：新闻网站（新浪房产、澎湃新闻）、政策文件（住建部公告）、社交媒体（微博、小红书）

2. 系统流程

数据采集：
- 定时爬取结构化房价数据与非结构化文本数据。
- 通过LLM对政策文本进行关键信息抽取（如限购政策、贷款政策）。
特征工程：
- 结构化特征：区域GDP、学校/地铁距离、户型面积等。
- 非结构化特征：政策影响力评分（LLM生成）、新闻情感倾向（DistilBERT分类）。
模型训练：
- 融合结构化与非结构化特征，训练集成模型（XGBoost+LLM嵌入向量）。
- 使用LLM生成预测解释（如“该区域房价因新地铁开通预期上涨5%”）。
服务部署：
- Django提供API接口，前端调用展示预测结果与解释报告。

三、任务内容与要求

1. 功能模块

(1) 数据采集与预处理模块

任务：
- 开发爬虫程序，获取结构化房价数据（链家、政府公开数据）与非结构化文本（新闻、政策）。
- 使用LLM对政策文本进行关键信息抽取（如“限购区域扩大至XX区”），生成结构化标签。
- 使用DistilBERT对新闻评论进行情感分析（正面/负面/中性）。
要求：
- 支持全国Top50城市数据覆盖，数据更新频率≤12小时。
- 政策文本抽取准确率≥90%，情感分析F1值≥0.85。

(2) 房价预测模块

任务：
- 构建融合模型：
  - 结构化子模型：XGBoost处理数值特征（面积、楼层、历史价格）。
  - 文本子模型：LLM生成政策/新闻嵌入向量，输入全连接层。
  - 融合层：拼接两类特征，通过神经网络输出最终预测值。
- 提供预测解释：LLM生成自然语言解释（如“因学区政策调整，该小区房价预期下跌3%”）。
要求：
- 预测误差率（MAPE）≤8%，优于基准模型（线性回归MAPE≥12%）。
- 解释报告生成时间≤2秒，支持中英文双语。

(3) 市场分析模块

任务：
- 基于LLM分析用户评论与新闻，生成市场热点词云（如“学区房”“地铁盘”）。
- 对比不同区域/户型的预测趋势，输出风险报告（如“XX区库存过剩，建议谨慎投资”）。
要求：
- 热点词云更新频率≤1天，风险报告准确率≥80%。

(4) 用户交互模块（Django Web端）

任务：
- 设计用户注册、登录、历史查询界面。
- 实现预测结果可视化（地图热力图、趋势折线图）与解释报告展示。
- 提供API接口（如/predict?city=上海&district=浦东&area=100）。
要求：
- 前端响应式设计，支持PC与移动端。
- API平均响应时间≤500ms，支持200并发请求。

2. 技术要求

开发环境：
- Python 3.10+，PyTorch/TensorFlow（LLM微调）
- Docker容器化部署（隔离LLM服务与Django后端）
安全要求：
- 用户数据加密存储（AES），API接口签名验证。
- LLM服务通过API密钥调用，限制每日请求次数。

四、任务分工与进度安排

阶段	时间	任务内容	负责人
需求分析	第1-2周	确认数据源、功能优先级，设计数据库表结构与LLM调用流程。	全体成员
数据采集	第3周	开发爬虫程序，完成结构化数据存储与非结构化文本清洗。	数据组
LLM集成	第4-5周	微调LLM模型（政策抽取、情感分析），生成嵌入向量接口。	算法组
模型开发	第6-7周	实现融合模型（XGBoost+LLM），优化超参数，完成训练与评估。	算法组
Web开发	第5-8周	实现Django后端API与React前端界面，完成可视化功能。	开发组
系统集成	第9周	联调预测、分析与前端模块，测试全链路流程。	全体成员
部署上线	第10周	编写部署文档，迁移至云服务器（阿里云），压力测试（Locust）。	运维组

五、预期成果

系统功能：
- 完整的房价预测与市场分析平台，支持多城市、多户型查询与个性化解释。
- 提供Web端与API双接口，兼容第三方应用调用（如房产中介CRM系统）。
技术文档：
- LLM微调报告、模型训练日志、API接口规范、部署运维手册。
性能指标：
- 预测误差率（MAPE）≤8%，解释报告生成时间≤2秒，API并发支持≥200。

六、验收标准

系统稳定运行72小时无故障，预测准确率达标。
解释报告逻辑合理（通过人工抽检100条验证）。
代码规范，文档完整，通过安全审计。

项目负责人（签字）：
日期：

备注：可根据实际需求扩展功能，如引入多模态数据（卫星图像分析楼盘周边环境），或增加社交功能（用户讨论区、专家问答）。

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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