计算机毕业设计Django+Vue.js租房推荐系统租房大屏可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-19 23:07:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-19 23:07:05 发布 · 802 阅读

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#课程设计 #大数据 #hadoop #人工智能 #爬虫 #毕业设计 #推荐算法

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介绍资料

以下是一份关于《Django+Vue.js租房推荐系统与租房大屏可视化》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：基于Django与Vue.js的租房推荐系统及大屏可视化平台设计与实现

一、研究背景与意义

背景
- 城市化进程加速导致租房需求激增，但传统租房平台（如58同城、贝壳找房）存在信息过载、推荐精准度低、决策效率差等问题。
- 用户需求从“房源列表浏览”向“个性化推荐+数据驱动决策”转变，需结合用户画像、地理位置、价格等多维度数据实现智能推荐。
- 大屏可视化技术可整合区域租房热度、价格分布等宏观数据，为租房平台运营方提供数据洞察与决策支持。
意义
- 理论意义：探索前后端分离架构（Django+Vue.js）在租房推荐系统中的应用，丰富智能推荐系统理论。
- 实践意义：通过个性化推荐提升用户租房效率，通过大屏可视化优化平台运营策略，降低空置率。

二、国内外研究现状

国外研究
- Airbnb等平台利用机器学习模型（如协同过滤、基于内容的推荐）实现房源推荐，但依赖用户行为数据且模型透明度低。
- 学术研究侧重于多目标优化推荐算法（如兼顾价格、位置、通勤时间的推荐），但缺乏工程化实现案例。
国内研究
- 链家、安居客等平台通过规则引擎实现基础推荐（如“价格区间+区域筛选”），但动态适应性不足。
- 高校研究多聚焦于推荐算法优化（如深度学习在租房评分预测中的应用），但系统架构设计较少。
现有问题
- 推荐系统与可视化模块割裂，缺乏一体化平台设计。
- 大屏可视化多采用静态图表，难以支持实时数据更新与交互分析。

三、研究内容与技术路线

研究内容
- 租房推荐系统
  - 数据采集：爬取租房平台房源数据（价格、面积、位置）、用户行为数据（浏览、收藏、签约）。
  - 特征工程：构建用户画像（职业、收入、通勤偏好）与房源特征（周边配套、交通评分）。
  - 推荐算法：实现基于协同过滤的相似用户推荐 + 基于规则的多条件筛选推荐。
- 大屏可视化平台
  - 数据整合：聚合区域租房供需比、价格趋势、热门商圈等宏观指标。
  - 可视化设计：采用ECharts/AntV实现动态地图、热力图、趋势图等组件。
  - 交互功能：支持时间轴筛选、区域钻取、数据导出等操作。

技术路线

1后端层：Django（RESTful API开发） + Django REST Framework（接口管理） + PostgreSQL（数据存储）  
2前端层：Vue.js（组件化开发） + Element UI（UI框架） + ECharts（可视化库）  
3推荐层：Scikit-learn（协同过滤算法） + Pandas（数据处理）  
4部署层：Nginx（Web服务器） + Docker（容器化部署）

四、创新点与预期成果

创新点
- 混合推荐策略：结合协同过滤与规则引擎，平衡推荐个性化与可解释性。
- 实时大屏交互：通过WebSocket实现数据动态刷新，支持多终端适配（PC/平板/大屏）。
- 一体化平台架构：前后端分离设计，降低系统耦合度，便于功能扩展。
预期成果
- 完成系统原型开发，支持10万级房源数据的实时推荐与可视化展示。
- 推荐准确率（点击率）较传统方法提升15%-20%，大屏数据加载延迟低于1秒。
- 发表中文核心期刊论文1篇，申请软件著作权1项。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
需求分析	第1-2月	调研租房平台功能痛点，明确推荐规则与可视化指标
数据采集	第3月	爬取房源数据与用户行为数据，构建初始数据集
系统设计	第4-5月	设计数据库模型、API接口规范与前后端交互流程
开发实现	第6-8月	完成推荐算法开发、大屏组件封装与前后端联调
测试优化	第9-10月	通过A/B测试验证推荐效果，优化大屏渲染性能与交互体验
答辩准备	第11-12月	论文撰写、系统演示视频制作与成果总结

六、参考文献

Django官方文档. Django for Beginners. 2023.
Vue.js官方指南. Vue.js Documentation. https://vuejs.org/, 2023.
李某某等. 基于协同过滤的租房推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2021.
AntV团队. 数据可视化设计指南. 阿里云出版, 2022.

七、指导教师意见

（待填写）

八、附录（可选）

数据库ER图（房源、用户、行为日志表设计）
核心API接口文档（如/api/recommendations请求/响应示例）
大屏可视化原型设计图（Axure/Sketch稿）

注意事项：

需根据实际数据来源（如特定城市租房平台）补充爬虫合法性说明，避免侵权风险。
若涉及用户隐私数据，需进行脱敏处理或使用模拟数据集。
可扩展功能方向：引入地图API（如高德/百度地图）实现房源位置标注，或结合NLP实现租房描述情感分析。

希望这份框架对您的开题报告撰写有所帮助！如需进一步调整或补充细节，请随时沟通。

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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