核心内容摘要
拨开迷雾：探寻“网禁拗女稀缺130”背后的价值与意义
博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。
专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。
点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。
毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅
大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅
项目介绍技术栈Python语言、Django框架、Scrapy 爬虫框架、Echarts可视化、基于物品的协同过滤推荐、基于用户的协同过滤推荐、链家二手房数据、HTML支持用户登录注册、后台管理支持基于协同过滤推荐算法的房源推荐支持数据对比链家二手房智能推荐与数据分析平台本项目是一款基于链家二手房真实数据开发的智能化房产服务平台依托 Python 生态技术栈构建兼具数据可视化分析、个性化推荐与高效管理功能为用户找房与数据管控提供全方位支持。
技术层面平台以 Python 为开发语言采用 Django 框架搭建稳定高效的前后端架构通过 Scrapy 爬虫框架精准抓取链家二手房核心数据融合基于用户与物品的双协同过滤推荐算法实现个性化房源匹配借助 Echarts 可视化工具呈现多维数据洞察搭配 HTML 构建直观友好的交互界面同时支持用户登录注册与后台管理功能保障系统安全性与可操作性。
核心功能上平台提供丰富的数据可视化分析涵盖二手房数量、不同朝向房源分布、各类户型占比等关键维度助力用户与管理员快速把握市场趋势用户可通过搜索功能精准查询房源同时接收基于协同过滤算法的个性化推荐大幅提升找房效率房源详细页清晰展示房屋信息与评分为决策提供参考后台管理模块则支持全方位数据管控保障平台数据准确有序。
平台整合数据采集、智能推荐、可视化分析与管理功能打破传统找房信息壁垒既为普通用户提供高效、精准的找房体验也为管理者提供数据化管控工具具备较强的实用性与应用价值。
项目界面1二手房数量分析、不同朝向房源数据分析、各种户型数量分析2房源数据、搜索查询、推荐模块3注册登录4房源详细页房源评分5后台数据管理
项目说明项目功能模块介绍
用户登录与注册功能描述用户可以通过注册账号并登录系统享受个性化的房源推荐和数据查询服务。
特点支持用户信息管理确保用户数据的安全性和隐私性。
房源数据分析与可视化功能描述提供二手房数量分析展示市场房源的整体规模。
对不同朝向的房源进行数据统计帮助用户了解市场偏好。
分析各种户型的数量分布为用户提供户型选择的参考。
技术实现使用Echarts进行数据可视化以直观的图表形式展示分析结果。
房源数据查询与推荐功能描述用户可以通过关键词或筛选条件搜索房源。
系统基于用户的浏览历史和偏好提供个性化的房源推荐。
支持基于物品的协同过滤推荐和基于用户的协同过滤推荐算法。
特点提供精准的推荐服务帮助用户快速找到心仪的房源。
房源详细页与评分功能描述用户可以查看房源的详细信息包括图片、描述、价格等。
提供房源评分功能用户可以根据自己的体验对房源进行评价。
特点增强用户与房源之间的互动性为其他用户提供参考。
后台数据管理功能描述管理员可以通过后台管理系统对房源数据进行增删改查。
支持用户信息管理、数据统计和分析。
特点提供高效的数据管理工具确保数据的准确性和完整性。
数据对比功能功能描述用户可以对不同房源进行数据对比包括价格、户型、朝向等关键信息。
特点帮助用户快速比较房源优劣做出更明智的决策。
核心代码#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# File : CFItem.pyimportmathfromapp.modelsimportUserHousing,UserInfo,HousingInfofromcollectionsimportdefaultdictdefuser_based_recommendation(target_user,num_recommendations,K
: 计算用户相似度矩阵。
可以使用余弦相似度或皮尔逊相关系数等方法计算用户之间的相似度。
对于目标用户找到与其相似度最高的K个用户。
对于这K个用户找到他们评分过的但目标用户没有评分过的物品计算推荐分数。
根据推荐分数排序推荐前N个物品。
similarity_scoresdefaultdict(int)foruserinUserInfo.objects.exclude(idtarget_user.id):# 计算用户相似度common_housingsUserHousing.objects.filter(usertarget_user,house__inuser.userhousing_set.values_list(house,flatTrue),)ifnotcommon_housings:continuetarget_ratings{uh.house_id:uh.scoreforuhincommon_housings}user_ratings{uh.house_id:uh.scoreforuhinuser.userhousing_set.all()}similarity_scores[user.id]cosine_similarity(target_ratings,user_ratings)k_nearest_userssorted(similarity_scores.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)[:K]# 对于这K个用户找到他们评分过的但目标用户没有评分过的物品计算推荐分数recommendation_scoresdefaultdict(int)foruser_id,similarity_scoreink_nearest_users:userUserInfo.objects.get(iduser_id)foruhinuser.userhousing_set.exclude(house__intarget_user.userhousing_set.values_list(house,flatTrue)):recommendation_scores[uh.house_id]similarity_score*uh.score# 根据推荐分数排序推荐前N个物品recommended_housingssorted(recommendation_scores.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)[:num_recommendations]res[HousingInfo.objects.get(idhouse_id)forhouse_id,scoreinrecommended_housings]iflen(recommended_housings)num_recommendations:nnum_recommendations-len(recommended_housings)rom_recommendationsHousingInfo.objects.exclude(id__in[ifori,_inrecommended_housings]).order_by(?)[:n]res.extend(list(rom_recommendations))returnresdefitem_based_recommendation(target_user,num_recommendations,K
: 计算物品相似度矩阵。
可以使用余弦相似度或皮尔逊相关系数等方法计算物品之间的相似度。
对于目标用户找到他评分过的物品。
对于这些物品找到与其相似度最高的K个物品。
对于这K个物品计算推荐分数。
根据推荐分数排序推荐前N个物品 # 找到目标用户评分过的物品target_ratings{uh.house_id:uh.scoreforuhintarget_user.userhousing_set.all()}# 计算物品相似度矩阵item_similaritiesdefaultdict(dict)foruhinUserHousing.objects.all():ifuh.house_idnotinitem_similarities:item_similarities[uh.house_id]{}forother_uhinUserHousing.objects.filter(houseuh.house).exclude(usertarget_user):item_similarities[uh.house_id][other_uh.house_id]cosine_similarity({uh.user_id:uh.score},{other_uh.user_id:other_uh.score})# 对于目标用户评分过的物品找到与其相似度最高的K个物品k_nearest_itemsdefaultdict(list)forhouse_id,ratingintarget_ratings.items():forother_house_id,similarityinsorted(item_similarities[house_id].items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)[:K]:ifother_house_idnotintarget_ratings:k_nearest_items[other_house_id].append((house_id,rating,similarity))# 对于这K个物品计算推荐分数recommendation_scoresdefaultdict(float)forhouse_id,similar_housesink_nearest_items.items():fortarget_house_id,target_rating,similarityinsimilar_houses:recommendation_scores[house_id]similarity*target_rating# 根据推荐分数排序推荐前N个物品recommended_housingssorted(recommendation_scores.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)[:num_recommendations]res[HousingInfo.objects.get(idhouse_id)forhouse_id,scoreinrecommended_housings]iflen(recommended_housings)num_recommendations:nnum_recommendations-len(recommended_housings)rom_recommendationsHousingInfo.objects.exclude(id__in[ifori,_inrecommended_housings]).order_by(?)[:n]res.extend(list(rom_recommendations))returnresdefcosine_similarity(ratings1,ratings
:dot_productsum(ratings
get(house_id,
*ratings
get(house_id,
forhouse_idinset(ratings
set(ratings
)magnitude1math.sqrt(sum(score**2forscoreinratings
values()))magnitude2math.sqrt(sum(score**2forscoreinratings
values()))returndot_product/(magnitude1*magnitude
2)