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最新推荐文章于 2025-12-22 22:52:16 发布

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#机器学习 #课程设计 #爬虫 #python #数据分析 #大数据 #django

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介绍资料

Django + LLM大模型房价预测系统技术说明

一、系统概述

本系统基于Django框架与大型语言模型（LLM）构建，旨在通过融合结构化数据（如房屋特征）与非结构化数据（如文本描述、地理位置上下文），实现高精度的房价预测。系统采用模块化设计，包含数据采集、特征工程、LLM推理、模型融合与Web服务部署等核心模块，支持实时预测与可视化分析。

二、技术架构

2.1 开发环境

后端框架：Django 4.x（支持RESTful API）
大模型框架：HuggingFace Transformers / LangChain
数据库：PostgreSQL（结构化数据） + Redis（缓存）
机器学习库：scikit-learn、Pandas、NumPy
前端（可选）：Vue.js/React + ECharts（可视化）
部署环境：Docker + Kubernetes（集群部署）

2.2 系统模块划分

数据采集与清洗模块
特征工程模块
LLM推理模块
传统机器学习模型模块
模型融合与预测模块
Web服务与API模块
监控与日志模块

三、详细技术实现

3.1 数据采集与清洗

数据来源

结构化数据：房产平台API（如链家、Zillow）、政府公开数据集
非结构化数据：房屋描述文本、用户评论、地理位置周边设施描述

数据清洗流程

python

1# 示例：使用Pandas清洗结构化数据
2import pandas as pd
3
4def clean_data(df):
5    # 处理缺失值
6    df.fillna({'面积': df['面积'].median(), '楼层': '未知'}, inplace=True)
7    
8    # 标准化分类变量
9    df['装修'] = df['装修'].map({'精装': 3, '简装': 2, '毛坯': 1})
10    
11    # 过滤异常值（如面积>1000㎡或价格<10万）
12    df = df[(df['面积'] < 1000) & (df['价格'] > 10)]
13    return df

3.2 特征工程

结构化特征

数值型：面积、房龄、楼层
类别型：户型、装修、朝向（One-Hot编码）
地理特征：经纬度、到地铁站距离（通过高德地图API获取）

非结构化特征（LLM处理）

python

1from transformers import pipeline
2
3# 使用LLM提取文本中的隐含特征
4llm = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
5
6def extract_text_features(description):
7    # 示例：判断描述是否包含"学区房"、"地铁房"等关键词
8    result = llm(description)
9    features = {
10        "has_school": 1 if "学区" in description else 0,
11        "has_subway": 1 if "地铁" in description else 0,
12        "sentiment": result[0]['score'] if result else 0.5
13    }
14    return features

3.3 LLM推理模块

方案1：直接预测房价（端到端）

python

1from langchain.llms import HuggingFacePipeline
2from langchain.prompts import PromptTemplate
3
4# 构建提示模板
5template = """
6房屋信息如下：
7{features}
8根据以上信息，预测该房屋的合理价格（单位：万元）：
9"""
10
11prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["features"])
12llm = HuggingFacePipeline.from_model_id("meta-llama/Llama-2-7b-chat", task="text-generation")
13
14def llm_predict(features_str):
15    formatted_prompt = prompt.format(features=features_str)
16    response = llm(formatted_prompt)
17    try:
18        return float(response.split("：")[-1].strip())
19    except:
20        return None

方案2：提取特征后与传统模型结合（推荐）

python

1# 1. 使用LLM提取高阶特征
2text_features = extract_text_features(description)
3
4# 2. 合并结构化与非结构化特征
5combined_features = {**structured_features, **text_features}
6
7# 3. 输入传统模型（如XGBoost）预测
8import xgboost as xgb
9model = xgb.Booster()
10model.load_model("xgboost_model.json")
11dmatrix = xgb.DMatrix([combined_features])
12price = model.predict(dmatrix)[0]

3.4 Django模型设计

核心模型示例

python

1# models.py
2from django.db import models
3
4class House(models.Model):
5    title = models.CharField(max_length=200)  # 标题
6    area = models.FloatField()                 # 面积（㎡）
7    room_count = models.IntegerField()         # 卧室数量
8    location = models.CharField(max_length=100) # 地理位置
9    description = models.TextField()           # 详细描述
10    price = models.FloatField()                # 实际价格（万元）
11    predicted_price = models.FloatField(null=True)  # 预测价格
12    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
13
14class FeatureCache(models.Model):
15    house_id = models.OneToOneField(House, on_delete=models.CASCADE)
16    llm_features = models.JSONField()         # LLM提取的特征
17    processed_at = models.DateTimeField(auto_now=True)

3.5 API接口设计

预测API示例

python

1# views.py
2from rest_framework.decorators import api_view
3from rest_framework.response import Response
4from .models import House
5from .serializers import HouseSerializer
6from .predictor import predict_price  # 封装预测逻辑
7
8@api_view(['POST'])
9def predict(request):
10    serializer = HouseSerializer(data=request.data)
11    if serializer.is_valid():
12        house = serializer.save(predicted_price=None)
13        predicted_price = predict_price(house)  # 调用预测函数
14        house.predicted_price = predicted_price
15        house.save()
16        return Response({
17            "actual_price": house.price,
18            "predicted_price": predicted_price,
19            "error": abs(house.price - predicted_price) / house.price if house.price else 0
20        })
21    return Response(serializer.errors, status=400)

3.6 前端可视化（示例）

javascript

1// 使用ECharts展示价格分布
2const chart = echarts.init(document.getElementById('price-chart'));
3chart.setOption({
4    xAxis: { type: 'category', data: ['实际价格', '预测价格'] },
5    yAxis: { type: 'value', name: '价格（万元）' },
6    series: [{
7        data: [actualPrice, predictedPrice],
8        type: 'bar',
9        itemStyle: {
10            color: function(params) {
11                return params.dataIndex === 0 ? '#5470C6' : '#91CC75';
12            }
13        }
14    }]
15});

四、性能优化策略

4.1 LLM推理加速

量化压缩：使用4/8位量化减少模型大小（如bitsandbytes库）
缓存机制：对重复查询的房屋描述缓存LLM特征
异步处理：使用Celery将LLM推理任务放入后台队列

4.2 模型融合技术

python

1# 加权平均融合示例
2def ensemble_predict(llm_price, xgb_price):
3    # 根据模型历史表现动态调整权重
4    llm_weight = 0.4 if llm_accuracy > 0.85 else 0.3
5    return llm_weight * llm_price + (1 - llm_weight) * xgb_price

4.3 数据库优化

为location字段添加GeoDB扩展支持地理查询
对高频查询字段（如area、room_count）建立索引

五、部署方案

5.1 Docker化部署

dockerfile

1# Dockerfile示例
2FROM python:3.9-slim
3
4WORKDIR /app
5COPY requirements.txt .
6RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
7
8COPY . .
9CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "project.wsgi"]

5.2 Kubernetes集群配置（关键部分）

yaml

1# deployment.yaml
2apiVersion: apps/v1
3kind: Deployment
4metadata:
5  name: house-predictor
6spec:
7  replicas: 3
8  template:
9    spec:
10      containers:
11      - name: django
12        image: your-registry/house-predictor:latest
13        resources:
14          limits:
15            nvidia.com/gpu: 1  # 若使用GPU加速LLM
16        env:
17        - name: DJANGO_SETTINGS_MODULE
18          value: "project.settings.production"

六、安全与监控

6.1 安全措施

API限流：使用Django Ratelimit防止滥用
数据脱敏：敏感字段（如用户联系方式）加密存储
模型防护：对抗样本检测（如添加噪声输入验证鲁棒性）

6.2 监控方案

python

1# 使用Prometheus监控预测延迟
2from prometheus_client import start_http_server, Counter
3
4PREDICTION_LATENCY = Histogram('prediction_latency_seconds', 'Time spent on prediction')
5
6@PREDICTION_LATENCY.time()
7def predict_with_monitoring(house):
8    return predict_price(house)
9
10# 启动Prometheus metrics端点
11start_http_server(8001)

七、总结与展望

7.1 系统优势

多模态融合：结合结构化数据与LLM的文本理解能力
可解释性：通过特征重要性分析解释预测结果
实时性：微秒级传统模型预测 + 秒级LLM特征提取

7.2 未来改进方向

增量学习：支持在线更新模型以适应市场变化
多任务学习：同时预测价格与房屋热度等衍生指标
边缘计算：在移动端部署轻量化模型实现本地预测

附录：完整代码与部署文档参考GitHub仓库：[示例链接]（需实际补充）
依赖清单：

1Django>=4.2
2transformers>=4.30
3xgboost>=1.7
4scikit-learn>=1.3

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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