计算机毕业设计django+大模型租房推荐系统 租房可视化 租房大屏可视化 租房爬虫 spark 58同城租房爬虫 房源推荐系统
开题报告:《Django+大模型租房推荐系统》
一、研究背景与意义
随着城市化进程的加快,房屋租赁市场日益繁荣。然而,传统的房屋租赁方式存在信息不对称、交易流程繁琐等问题,给租户和房主带来了诸多不便。因此,开发一套高效、便捷、透明的房屋租赁系统具有重要的现实意义。本研究旨在设计并实现一套基于Django框架和大模型的租房推荐系统,通过整合线上线下资源,提供个性化的房源推荐服务,解决传统租赁方式中存在的问题。
二、研究目的与目标
研究目的:
设计并实现一套基于Django框架和大模型的租房推荐系统,以提高租赁市场的效率和透明度,满足现代用户对租房服务的需求。
具体目标:
- 设计用户友好的界面和功能,提高用户体验。
- 建立完善的房屋信息管理和租赁流程,确保交易的顺利进行。
- 利用大模型技术实现个性化的房源推荐功能,提高租房匹配效率。
- 构建房租缴纳系统,方便租户进行租金支付。
三、研究内容与方法
研究内容:
- 用户需求分析:通过调研和分析用户对于房屋租赁系统的需求和期望,确定系统的功能和特点。
- 系统功能设计:根据用户需求和系统定位,设计用户、房主、房屋类型、房屋信息、房屋租赁、租赁手续费、租赁申请、租赁合同、房租缴纳等系统功能。
- 数据库设计与实现:设计并实现与系统功能相匹配的数据库,存储和管理用户信息、房屋信息、租赁记录等数据。
- 大模型推荐系统开发:利用大模型技术,根据用户的搜索历史和偏好,实现个性化的房源推荐功能。
- 系统开发与测试:根据系统功能设计,进行系统的开发和测试,确保系统的稳定性和可靠性。
- 用户反馈与改进:通过用户反馈和数据分析,对系统进行改进和优化,提高用户体验和满意度。
研究方法:
- 文献调研:查阅相关文献,了解国内外在租房系统和大模型推荐技术方面的研究进展。
- 需求分析:通过问卷调查、访谈等方式,收集用户对租房系统的需求和期望。
- 技术选型:根据系统需求和技术特点,选择Django作为后端框架,Vue.js作为前端框架,MySQL作为数据库,大模型技术用于推荐系统。
- 系统开发:按照系统设计进行编码、测试、部署等工作。
- 数据分析:利用数据分析工具,对系统数据进行挖掘和分析,优化推荐算法。
四、拟解决的关键问题
- 如何设计用户友好的界面和功能,提高用户体验。
- 如何建立完善的房屋信息管理和租赁流程,确保交易的顺利进行。
- 如何利用大模型技术实现个性化的房源推荐功能,提高租房匹配效率。
- 如何构建房租缴纳系统,方便租户进行租金支付。
五、进度安排
第一阶段(2024年3月1日至2024年3月31日):收集资料,进行文献调研和需求分析。
第二阶段(2024年4月1日至2024年5月31日):系统设计,包括功能设计、数据库设计、大模型推荐算法设计等。
第三阶段(2024年6月1日至2024年8月31日):系统开发,进行编码、测试、调试等工作。
第四阶段(2024年9月1日至2024年10月31日):系统测试与优化,根据用户反馈和数据分析,对系统进行改进和优化。
第五阶段(2024年11月1日至2024年12月31日):撰写论文,准备毕业答辩。
六、预期成果
- 设计并实现一套基于Django框架和大模型的租房推荐系统。
- 发表一篇关于租房推荐系统的学术论文。
- 提供系统的源码、数据库和文档,供后续研究和应用。
七、参考文献
[此处列出相关文献,由于篇幅限制,未具体列出。]
本开题报告旨在明确《Django+大模型租房推荐系统》的研究背景、目的、内容、方法、进度安排和预期成果,为后续的系统开发和论文撰写提供指导。
在构建一个租房推荐算法时,我们通常会利用机器学习模型来预测用户可能感兴趣的房源。以下是一个简化的租房推荐算法示例,它使用了Python和scikit-learn库来构建一个基于用户特征的推荐系统。请注意,这个示例并没有直接集成到Django中,但你可以根据需要将其集成到你的Django项目中。
首先,你需要准备一些数据,比如用户特征(如年龄、收入、偏好等)和房源特征(如价格、面积、位置、房间数等)。然后,你可以使用这些数据来训练一个机器学习模型。
以下是一个简单的示例,使用逻辑回归模型进行租房推荐:
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report # 假设你有一个DataFrame,包含了用户和房源的特征以及一个标签,表示用户是否对房源感兴趣
# 这里我们创建一个模拟的DataFrame
data = { 'user_age': [25, 30, 35, 40, 28, 32, 37, 45], 'user_income': [50000, 60000, 70000, 80000, 55000, 65000, 75000, 85000], 'house_price': [1500, 2000, 2500, 3000, 1800, 2200, 2700, 3200], 'house_area': [70, 90, 110, 130, 80, 100, 120, 140], 'num_rooms': [2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4], 'user_interest': [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1] # 1表示感兴趣,0表示不感兴趣
} df = pd.DataFrame(data) # 特征和目标变量
X = df[['user_age', 'user_income', 'house_price', 'house_area', 'num_rooms']]
y = df['user_interest'] # 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化逻辑回归模型
model = LogisticRegression() # 训练模型
model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test) # 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy}')
print('Classification Report:')
print(report) # 假设你有一个新的房源和用户特征,你想预测用户是否会对这个房源感兴趣
new_data = pd.DataFrame({ 'user_age': [33], 'user_income': [72000], 'house_price': [2400], 'house_area': [105], 'num_rooms': [3]
}) # 使用模型进行预测
prediction = model.predict(new_data)
print(f'Prediction for new data: {"Interested" if prediction[0] == 1 else "Not Interested"}')
在这个示例中,我们创建了一个包含用户和房源特征的DataFrame,并使用逻辑回归模型来预测用户是否会对某个房源感兴趣。然后,我们在测试集上评估了模型的性能,并预测了一个新用户对一个新房源的兴趣。
要将这个算法集成到Django项目中,你可以创建一个Django应用,将用户和房源数据存储在数据库中,然后编写视图和API端点来处理数据输入和输出,并使用这个机器学习模型进行预测。你可能还需要在Django项目中设置一个定期任务来重新训练模型,以适应新的数据。