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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

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介绍资料

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

随着房地产市场的复杂化，传统房价预测方法（如线性回归、时间序列分析）难以捕捉非线性关系（如政策、区域经济、市场情绪）对房价的影响。本项目旨在构建一套基于Django框架与大语言模型（LLM）的房价预测系统，通过融合结构化数据（如房屋面积、位置）与非结构化数据（如政策文本、用户评论），提升预测精度与场景适应性，为购房者、投资者及中介机构提供决策支持。

二、项目目标

功能目标
- 多维度预测：支持输入房屋特征（面积、楼层、装修）及外部因素（政策、经济指标）生成预测价格。
- 动态调整：根据实时市场数据（如挂牌量、成交价）自动更新预测模型。
- 可解释性输出：提供预测依据（如“本区域近期政策利好，预计涨幅5%”）。
- 用户交互：支持Web端输入参数、查看预测结果及历史数据对比。
技术目标
- 使用Django构建高并发Web服务，支持≥500 QPS（每秒查询数）。
- 融合LLM（如Llama 3、Qwen）与机器学习模型（如XGBoost、LightGBM），提升预测准确率（MAPE≤5%）。
- 实现模型轻量化部署，推理延迟≤300ms。

三、技术架构设计

1. 整体架构

数据层
- 数据源：
  - 结构化数据：房产交易平台API（如链家、贝壳）、政府公开数据（如土地成交价）。
  - 非结构化数据：新闻网站（政策文本）、社交媒体（用户情绪评论）。
- 存储：
  - PostgreSQL（结构化数据：房屋特征、历史价格）。
  - Elasticsearch（非结构化数据：政策文本、评论关键词索引）。
  - Redis（缓存高频查询结果，如热门区域预测值）。
计算层
- 特征工程模块：
  - 结构化特征：标准化处理（如面积取对数）、缺失值填充（均值/中位数）。
  - 非结构化特征：
    - 政策文本：LLM提取关键实体（如“限购”“降息”）及情感倾向（正面/负面）。
    - 用户评论：LLM生成情绪评分（1-5分）及高频关键词（如“学区”“地铁”）。
- 预测模型模块：
  - 基线模型：XGBoost/LightGBM处理结构化特征，输出基础预测值。
  - LLM增强模型：
    - 输入：结构化特征 + 非结构化特征（政策、情绪）。
    - 输出：调整基线预测值的修正系数（如“政策利好，修正+3%”）。
  - 融合策略：加权平均（基线模型权重70%，LLM修正权重30%）。
应用层
- Django Web服务：
  - 前端：Vue.js构建交互界面，支持参数输入（下拉框、滑块）与结果可视化（折线图、热力图）。
  - 后端：Django REST Framework提供API接口（如/predict），处理请求并调用预测模型。
- 监控系统：
  - Prometheus+Grafana监控API响应时间、模型预测误差（MAPE）。
  - ELK Stack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）分析用户行为日志（如高频查询区域）。

2. 核心模块

数据采集与清洗模块
- 技术：Scrapy爬取房产平台数据，BeautifulSoup解析政策网页，FastText检测文本语言（过滤非中文内容）。
- 任务：
  - 结构化数据：去重、异常值处理（如面积>1000㎡的别墅单独标记）。
  - 非结构化数据：情感分析（VADER库）、关键词提取（TF-IDF）。
LLM集成模块
- 模型选择：
  - 轻量级LLM：Qwen-7B（本地部署，避免隐私泄露）。
  - 微调策略：在房产领域数据（如政策文本、用户评论）上继续预训练，提升领域适应性。
- 推理优化：
  - 使用TensorRT加速LLM推理，量化（INT8）减少显存占用。
  - 缓存LLM输出（如固定政策的情感分析结果），避免重复计算。
预测服务模块
- 异步处理：Celery+RabbitMQ处理高并发请求，避免Django主线程阻塞。
- 模型热更新：通过Django信号机制（post_save）监听新数据到达，触发模型增量训练（如每日更新）。

四、项目实施计划

1. 需求分析与数据准备（第1-2周）

调研用户需求（如预测时间范围：短期/长期，区域粒度：城市/城区）。
收集数据：
- 结构化数据：爬取3个主流房产平台近5年成交记录（≥50万条）。
- 非结构化数据：爬取政府官网近3年房地产政策（≥1000篇）、社交媒体评论（≥10万条）。

2. 模型开发与训练（第3-5周）

实现基线模型（XGBoost），在验证集上优化超参数（如树深度、学习率）。
部署LLM（Qwen-7B），微调房产领域数据，评估情感分析准确率（F1≥0.85）。
开发融合模型，测试集MAPE对比：
- 仅基线模型：MAPE=6.2%。
- 融合LLM后：MAPE=4.8%。

3. 系统集成与测试（第6-7周）

开发Django Web服务，实现以下功能：
- 前端：参数输入表单、预测结果表格+图表。
- 后端：API接口（输入：JSON格式房屋特征，输出：预测价格+修正说明）。
压力测试：使用Locust模拟500用户并发请求，优化Redis缓存策略（如LRU淘汰冷数据）。

4. 上线部署与迭代（第8-10周）

部署至云服务器（如阿里云ECS），配置Nginx负载均衡+Gunicorn多进程。
监控模型性能，根据用户反馈调整融合策略（如提高LLM修正权重至40%）。
定期更新数据（每周同步新成交记录、政策文本），触发模型增量训练。

五、预期成果

系统功能
- 完成可部署的Django Web服务，支持房价预测与结果可视化。
- 提供API文档（Swagger UI），支持第三方系统集成（如房产APP调用预测接口）。
技术文档
- 系统设计文档、数据预处理脚本、模型训练代码（GitHub开源）。
- 模型评估报告（含MAPE对比、推理延迟测试）。
性能指标
- 预测准确率：MAPE≤5%，推理延迟≤250ms（500 QPS）。
- 系统可用性：≥99.9%（通过阿里云SLB实现故障自动切换）。

六、风险评估与应对

数据偏差风险
- 风险：训练数据中豪宅样本过少，导致高端区域预测偏差。
- 应对：分层抽样补充豪宅数据，或在损失函数中增加高端区域权重。
LLM幻觉风险
- 风险：LLM误解政策文本（如将“限购放松”误判为“限购加强”）。
- 应对：引入规则引擎校验LLM输出（如政策关键词黑名单过滤）。
模型更新延迟风险
- 风险：市场突变（如突发政策）导致模型预测失效。
- 应对：设置阈值触发机制（如连续3天MAPE>8%时强制全量重训练）。

七、团队分工

角色	职责
项目经理	协调资源、把控进度与风险
数据工程师	数据采集、清洗与存储，构建数据管道
算法工程师	开发基线模型与LLM融合策略，优化推理性能
后端开发工程师	实现Django Web服务与API接口
前端开发工程师	设计用户交互界面与可视化组件
运维工程师	部署云服务器，配置监控与告警系统

项目负责人（签字）：
日期：

备注：本项目需遵守《个人信息保护法》，对用户输入的房屋地址等敏感信息进行脱敏处理（如哈希加密）。

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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