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)

原创于 2025-12-18 02:05:38 发布 · 765 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》的任务书模板，供参考：

任务书：基于Django+Vue.js的租房推荐系统及大屏可视化平台开发

一、项目背景与目标

背景
传统租房平台存在信息分散、推荐精准度低、数据展示不直观等问题。用户需花费大量时间筛选房源，而房东难以高效触达目标租客。结合Django（后端框架）与Vue.js（前端框架），可构建高并发、可扩展的租房推荐系统，并通过大屏可视化技术实时展示区域租房热度、价格趋势等关键指标，提升决策效率。
目标
开发一套租房推荐与大屏可视化系统，实现以下功能：
- 租房推荐：基于用户画像（预算、位置、偏好）与房源特征（价格、面积、交通）的协同过滤推荐；
- 数据管理：房东发布房源信息，用户提交租房需求，管理员审核数据；
- 大屏可视化：动态展示区域租房供需比、热门商圈、价格分布等数据；
- 交互体验：支持PC端与移动端适配，提供筛选、排序、地图定位等交互功能。

二、系统架构设计

1. 技术选型

后端框架：Django 4.x（RESTful API开发、用户认证、数据库管理）
前端框架：Vue.js 3.x（组件化开发、状态管理Vuex）
数据可视化：ECharts（统计图表） + Mapbox（地图渲染）
数据库：PostgreSQL（结构化数据） + Redis（缓存推荐结果）
部署环境：Nginx（Web服务器） + Docker（容器化部署）

2. 系统模块划分

模块名称	功能描述
用户管理模块	用户注册/登录、身份区分（租客/房东/管理员）、个人信息管理。
房源管理模块	房东发布/编辑房源信息（图片、描述、价格），租客收藏/预约看房。
推荐引擎模块	基于用户行为数据（浏览、收藏、预约）与房源特征，生成个性化推荐列表。
大屏可视化模块	实时展示区域租房热度（热力图）、价格趋势（折线图）、供需比（环形图）。
搜索与筛选模块	支持按价格、面积、地铁线路等条件筛选房源，地图定位周边房源。

三、任务分解与进度安排

阶段1：需求分析与原型设计（2周）

调研租房平台核心功能（如58同城、贝壳找房），明确用户角色与权限；
设计系统原型（Axure绘制交互流程图、低保真界面）；
搭建Django开发环境，配置PostgreSQL数据库。

阶段2：后端API开发（3周）

实现用户认证API（JWT令牌）；
开发房源管理API（CRUD操作、图片上传）；
构建推荐引擎API（基于Scikit-learn实现协同过滤算法，缓存结果至Redis）；
编写单元测试（覆盖率≥80%）。

阶段3：前端页面开发（3周）

使用Vue.js开发租房列表页、详情页、个人中心页；
集成ECharts实现统计图表（如价格分布柱状图）；
开发大屏可视化页面（全屏模式，自动轮播关键指标）。

阶段4：地图与推荐功能集成（2周）

接入Mapbox API，实现房源地图标注与区域热力图；
优化推荐算法（结合实时用户行为数据动态更新推荐列表）；
开发移动端适配版本（响应式布局）。

阶段5：测试与部署（1周）

功能测试（模拟多用户并发操作）；
性能测试（API响应时间≤500ms）；
部署至云服务器（阿里云ECS），配置Nginx负载均衡。

四、预期成果

系统平台：完成Django+Vue.js的租房推荐与可视化系统开发，支持至少1000用户同时在线；
推荐算法：实现基于用户行为的协同过滤推荐，点击率提升≥20%；
可视化大屏：开发动态数据看板，实时更新区域租房关键指标；
文档资料：系统设计文档、API接口文档、用户操作手册。

五、资源需求

硬件资源：
- 云服务器（4核8G内存，200GB存储，带宽10Mbps）；
- 测试设备（PC、移动手机各2台）。
软件资源：
- Django 4.x、Vue.js 3.x、PostgreSQL 14、Redis 6.0；
- Mapbox API密钥、ECharts库、Axure原型工具。
人员配置：
- 全栈工程师（2名，负责前后端开发）；
- 算法工程师（1名，优化推荐逻辑）；
- UI设计师（1名，设计交互界面）。

六、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据隐私风险	用户信息泄露	加密存储敏感数据，遵守GDPR规范
推荐不准确	冷启动问题导致新用户推荐差	引入基于内容的推荐作为补充策略
大屏渲染卡顿	数据量过大导致动画延迟	分页加载数据，优化图表渲染性能

七、验收标准

系统功能完整，无严重Bug（P0级Bug数为0）；
推荐列表点击率较随机推荐提升≥15%；
大屏可视化页面加载时间≤2秒，支持1080P分辨率；
用户可通过地图筛选500米内房源，误差≤50米。

任务书负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

此任务书可根据实际需求调整技术细节（如替换推荐算法为深度学习模型）或扩展功能（如增加房东信用评价体系）。如需进一步细化某部分内容（如API接口定义或数据库表设计），可补充说明。

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！

为什么选择我

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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