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 。1、毕业设计2025年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python语言、Django框架、MySQL数据库、HTML、CSS、JavaScript、Echarts可视化工具、百度地图API、两种协同过滤推荐算法功能模块• 用户登录注册模块• 个人详情页模块• 数据可视化分析模块• 楼盘房屋数据展示模块• 区位资源分析模块• 百度地图可视化模块• 房源对比模块• 基于用户的协同过滤推荐模块• 基于小区的协同过滤推荐模块• 后台数据管理模块• 楼盘详细信息展示模块• 评论管理模块项目介绍本系统是基于Python与Django框架构建的商品房智能推荐与分析平台聚焦城镇化进程中购房者面临的多维度考量需求。系统后端采用Django框架搭建稳定Web应用MySQL数据库存储房源核心数据前端集成HTML、CSS、JavaScript构建交互界面借助Echarts实现数据可视化呈现同时融入百度地图API实现区位资源分布的可视化分析。核心技术亮点在于集成两种协同过滤推荐算法分别基于用户行为相似度和小区特征相似度进行房源匹配深度考量小区绿化、周边配套、区位资源、价格等多元购房因素。系统功能覆盖购房全流程需求包括楼盘信息展示、个人资料管理、多维度数据可视化分析、百度地图区位展示、房源对比、两种算法精准推荐以及后台数据管理模块有效解决用户购房时信息筛选低效、因素考量复杂的痛点既为普通用户提供精准找房服务又凭借完整的技术架构适配毕业设计场景。2、项目界面1个人详情页该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可展示用户个人信息、历史推荐房源及评论信息支持修改密码与基本信息操作。2数据可视化分析该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可直观展示房价走势、区域房价对比及公共资源数量分布等多维度数据。3房屋数据管理该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查询与展示、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可分页展示楼盘房屋详细信息支持小区名称查询、房源收藏及查看小区详情操作。4楼盘详细信息该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可展示楼盘基本详情、户型信息、基本信息及楼盘评论支持查看房价走势与撰写评论操作。5百度地图分析该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析可视化、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可通过区域筛选与类别标签查看不同区域的公共资源分布热力图。6房源对比该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可对多个楼盘的价格、建筑面积、销售信息等维度进行对比展示支持添加房源对比与重新对比操作。7两种推荐算法推荐该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可基于用户或小区维度进行房源推荐展示推荐楼盘信息并支持用户修改个人基本信息。8后台数据管理该页面是基于Django框架的房屋数据分析推荐系统后台管理界面包含数据统计管理、认证授权管理等功能模块可对公共设施、楼盘、用户等各类数据进行增加与修改操作还能查看最近动作记录支持修改密码与注销登录。该页面是房屋数据分析推荐系统的登录界面包含账号密码输入、用户身份选择等功能模块支持普通用户与管理员两种身份登录可通过输入对应账号密码并选择身份后进入系统是系统访问的身份验证入口。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统后端基于Python语言开发采用Django框架搭建Web应用层负责处理业务逻辑与数据交互使用MySQL数据库作为数据存储介质高效管理房源核心信息与用户行为数据前端页面采用HTML、CSS、JavaScript构建交互界面保证页面布局美观与操作流畅数据可视化层面引入Echarts工具生成各类图表同时集成百度地图API实现区位资源的可视化呈现核心算法层面采用两种协同过滤推荐算法分别基于用户行为相似度与小区特征相似度进行房源匹配推荐。二、功能模块详细介绍• 用户登录注册模块该模块作为系统访问入口提供账号密码输入与用户身份选择功能支持普通用户与管理员两种角色登录。新用户可通过注册功能创建账号系统对输入信息进行基础校验保障账户安全与身份认证准确性。• 个人详情页模块模块展示当前登录用户的个人信息包括用户名、联系方式、历史收藏房源、历史评论记录等内容。用户可在该页面修改个人基本资料与登录密码查看系统历史推荐房源列表实现个人信息集中管理。• 数据可视化分析模块该模块基于Echarts工具生成多维度数据图表包括房价走势折线图、区域房价对比柱状图、公共资源数量分布图等直观呈现市场行情与资源分布特征帮助用户快速把握房源数据规律。• 楼盘房屋数据展示模块模块以分页列表形式展示系统中全部楼盘房屋信息包含小区名称、户型、建筑面积、参考价格、所在区域等核心字段支持按小区名称关键词搜索查询提供房源收藏与查看详情操作入口。• 区位资源分析模块该模块对房源周边公共资源进行分类统计包括学校、医院、商场、交通站点等配套设施通过图表展示各区域资源分布数量辅助用户评估房源区位价值与生活便利程度。• 百度地图可视化模块模块集成百度地图API在地图上标注各楼盘位置及周边公共资源分布情况。用户可通过区域筛选与资源类别标签切换查看不同区域的资源分布热力图直观感知房源地理位置价值。• 房源对比模块该模块支持用户选择多个意向房源进行对比分析从价格、建筑面积、户型、所在楼层、销售状态等多个维度并排展示差异支持添加对比房源与重新选择对比项帮助用户多维权衡决策。• 基于用户的协同过滤推荐模块模块通过分析用户历史行为数据计算用户之间的相似度为目标用户匹配行为相似的其他用户所偏好的房源生成个性化推荐列表实现符合个人喜好的房源精准推送。• 基于小区的协同过滤推荐模块该模块基于小区特征数据包括绿化率、容积率、周边配套、均价等维度计算小区之间的相似度为用户推荐与其关注小区特征相似的其他小区房源拓宽用户选择范围。• 后台数据管理模块模块为管理员提供数据维护功能可对公共设施信息、楼盘信息、用户账户、评论内容等各类数据进行增删改查操作支持查看最近操作记录保障系统数据准确性与有序管理。• 楼盘详细信息展示模块该模块展示单个楼盘的完整信息包括基本详情、户型图、户型列表、参考价格走势、周边配套列表等内容同时集成评论功能支持用户查看已有评论并撰写新的评论内容。• 评论管理模块模块对用户提交的楼盘评论进行集中管理展示评论内容、评论用户、评论时间及对应楼盘信息支持管理员审核、删除违规评论维护系统评论环境健康有序。三、项目总结本系统以城镇化进程中购房者面临的多维度考量需求为背景构建了一套功能完整的商品房智能推荐与分析平台。后端采用Python与Django框架搭建稳定Web应用MySQL保障数据高效存储前端集成HTML、CSS、JavaScript与Echarts、百度地图API实现丰富的数据可视化与区位展示效果。核心技术亮点在于集成两种协同过滤推荐算法分别从用户行为相似度与小区特征相似度两个维度进行房源匹配深度考量小区绿化、周边配套、区位资源、价格等多元购房因素。系统功能覆盖购房全流程需求包括楼盘信息展示、个人资料管理、多维度数据可视化分析、百度地图区位展示、房源对比、两种算法精准推荐以及后台数据管理模块有效解决用户购房时信息筛选低效、因素考量复杂的痛点既为普通用户提供精准找房服务又凭借完整的技术架构与创新算法适配毕业设计场景。4、核心代码fromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.httpimportJsonResponsefromdata_count.modelsimport*importnumpyasnpimportmath# Create your views here.defrecommend_html(request): 房源推荐页面的显示 :param request: :return: returnrender(request,gp_data/house_tuijian.html)defdata_to_json1(data):list[]foriindata:dict{}dict[loupan_id]i.loupan_id.iddict[loupan_name]i.loupan_id.loupan_namedict[property_type]i.loupan_id.property_typedict[building_type]i.loupan_id.building_typedict[sub_region_id]i.loupan_id.sub_region_iddict[address]i.loupan_id.addressdict[lvhua_rate]i.loupan_id.lvhua_ratedict[zhandi_area]i.loupan_id.zhandi_areadict[jianzhu_area]i.loupan_id.jianzhu_areadict[car_num]i.loupan_id.car_numdict[cankao_price]i.loupan_id.cankao_pricedict[default_image_id]i.loupan_id.default_image_iddict[housetype_text]i.loupan_id.housetype_textdict[baidu_lat]i.loupan_id.baidu_latdict[baidu_lng]i.loupan_id.baidu_lngdict[sale_title]i.loupan_id.sale_titledict[price_2020]i.loupan_id.price_2020dict[price_2019]i.loupan_id.price_2019dict[price_2018]i.loupan_id.price_2018ifdictnotinlist:list.append(dict)return{result:list}defbase_user_recommend(request): 基于用户收藏的推荐 csdn 算法地址 https://blog.csdn.net/winone361/article/details/45457445 :param request: :return: #获取全部用户对象all_useruser.objects.all()#获取全部楼盘对象all_loupanloupan.objects.all()#创建用户收藏矩阵user_collect_items_X_Ynp.zeros((len(all_user),len(all_loupan)),dtypefloat)#创建用户对foriinrange(len(all_user)):forjinrange(len(all_loupan)):#判断收藏夹中是否 有该用户收藏的该楼盘collectcollections.objects.filter(loupan_idall_loupan[j],user_idall_user[i])iflen(collect)!0:user_collect_items_X_Y[i][j]1#建立 楼盘 - 用户的倒叙表 转置用户收藏矩阵T_user_collect_items_X_Yuser_collect_items_X_Y.T#创建用户 - 用户矩阵user_user_X_Ynp.zeros((len(all_user),len(all_user)),dtypefloat)#赋值用户相似表foriinrange(len(T_user_collect_items_X_Y)):forjinrange(len(T_user_collect_items_X_Y[i])):index_list[]ifT_user_collect_items_X_Y[i][j]1:index_list.append(j)iflen(index_list)1:fori_inrange(len(index_list)):forj_inrange(i_1,len(index_list)):user_user_X_Y[i_][j_]1like_user_user_X_Yuser_user_X_Y#进行用户相似计算foriinrange(len(user_user_X_Y)):forjinrange(len(user_user_X_Y[i])):print(user,user_user_X_Y)print(len(user_user_X_Y[i]))like_user_user_X_Y[i][j]user_user_X_Y[i][j]/math.sqrt(len(user_user_X_Y[i])*len(user_user_X_Y[j]))print(user_user_X_Y[i][j]/math.sqrt(len(user_user_X_Y[i])*len(user_user_X_Y[j])))print(like_user_user_X_Y[i][j])print(like_user_user_X_Y)#获取当前用户now_useruser.objects.get(idrequest.COOKIES[user_id])index0foruinrange(len(all_user)):ifnow_userall_user[u]:indexu#从用户相似表中找到和他最相似的用户max_user_indexint(np.argmax(like_user_user_X_Y[index]))print(max_user_index)#获取当前用户收藏的楼盘now_user_collectlist(now_user.collections_set.all())#获取相似用户收藏的楼盘like_user_collectlist(all_user[max_user_index].collections_set.all())print(现在,now_user_collect)print(相似,like_user_collect)ifnow_userall_user[max_user_index]:last_tuijian_datanow_user_collectelse:foriinnow_user_collect:print(i.loupan_id.loupan_name)forjinlike_user_collect:print(j.loupan_id.loupan_name)print(i.loupan_id.loupan_namej.loupan_id.loupan_name)ifi.loupan_id.loupan_namej.loupan_id.loupan_name:print(i.loupan_id.loupan_name)now_user_collect.remove(i)print(移除成功)last_tuijian_datanow_user_collectlike_user_collectprint(last_tuijian_data)#转换成json数据returnJsonResponse(data_to_json1(last_tuijian_data))defdata_to_json(data):list[]foriindata:dict{}dict[loupan_id]i.iddict[loupan_name]i.loupan_namedict[property_type]i.property_typedict[building_type]i.building_typedict[sub_region_id]i.sub_region_iddict[address]i.addressdict[lvhua_rate]i.lvhua_ratedict[zhandi_area]i.zhandi_areadict[jianzhu_area]i.jianzhu_areadict[car_num]i.car_numdict[cankao_price]i.cankao_pricedict[default_image_id]i.default_image_iddict[housetype_text]i.housetype_textdict[baidu_lat]i.baidu_latdict[baidu_lng]i.baidu_lngdict[sale_title]i.sale_titledict[price_2020]i.price_2020dict[price_2019]i.price_2019dict[price_2018]i.price_2018list.append(dict)return{result:list}defbase_loupan_recommend(request): 基于楼盘的推荐 csdn 算法地址 :param request: :return: #获取用户行为中的全部数据#获取全部用户all_useruser.objects.all()#获取全部楼盘all_loupanloupan.objects.all()#创建用户行为矩阵action_user_X_Ynp.zeros((len(all_loupan),len(all_user)),dtypefloat)#为行为矩阵赋值foriinrange(len(all_loupan)):forjinrange(len(all_user)):#创建用户行为表对象user_actionuser_actions.objects.filter(loupan_idall_loupan[i],user_idall_user[j])#获取分数iflen(user_action)!0:countuser_action[0].click_numuser_action[0].search_numuser_action[0].collection_numuser_action[0].comment_numprint(count)action_user_X_Y[i][j]countprint(action_user_X_Y)#创建相似矩阵like_user_X_Ynp.zeros((len(all_loupan),len(all_loupan)),dtypefloat)foriinrange(len(all_loupan)):forjinrange(len(all_loupan)):ifij:like_user_X_Y[i][j]1.0else:like_user_X_Y[i][j]sum(np.array(action_user_X_Y[i])*np.array(action_user_X_Y[j]))/(math.sqrt(sum(action_user_X_Y[i]*action_user_X_Y[i]))math.sqrt(sum(action_user_X_Y[j]*action_user_X_Y[j])))print(分子:,sum(np.array(action_user_X_Y[i])*np.array(action_user_X_Y[j])))print(分母:,(math.sqrt(sum(action_user_X_Y[i]*action_user_X_Y[i]))math.sqrt(sum(action_user_X_Y[j]*action_user_X_Y[j]))))print(like_user_X_Y[0])#对like_user_X_Y 讲nan换成0.0action_user_X_Y[np.isnan(action_user_X_Y)]0.0like_user_X_Y[np.isnan(like_user_X_Y)]0.0#创建推荐矩阵 相似矩阵*评分矩阵recommen_X_Ynp.dot(like_user_X_Y,action_user_X_Y)#生成该用户的推荐list#获取用户在那一列user_idrequest.COOKIES[user_id]isloginrequest.COOKIES[islogin]ifisloginFalse:#表示用户没有登录returnJsonResponse({res:0})now_useruser.objects.get(iduser_id)y_index0foriinrange(len(all_user)):ifall_user[i]now_user:y_indexi tuijian_obj[]#讲推荐矩阵转置T_recommen_X_Yrecommen_X_Y.Tforiinrange(len(T_recommen_X_Y[y_index])):ifT_recommen_X_Y[y_index][i]!0.0:tuijian_obj.append(all_loupan[i])#添加到历史推荐# 将数据添加到历史推荐中history_infohistory_recommend.objects.filter(user_idnow_user,loupan_idall_loupan[i])iflen(history_info)0:# 创建对象添加数据history_info_objhistory_recommend()history_info_obj.user_idnow_user history_info_obj.loupan_idall_loupan[i]history_info_obj.save()# 进行用户行为保存ifrequest.COOKIES[islogin]True:print(用户行为保存)user_objuser.objects.get(idrequest.COOKIES[user_id])# 创建user_actions 对象user_actionuser_actions.objects.filter(user_iduser_obj,loupan_idall_loupan[i])iflen(user_action)!0:# 将click_num 1user_action[0].click_numuser_action[0].click_num1user_action[0].collection_numuser_action[0].collection_num2user_action[0].save()else:user_actionuser_actions()user_action.user_iduser_obj user_action.loupan_idall_loupan[i]user_action.click_num1user_action.collection_num2user_action.save()#将推荐的对象转成json格式iflen(tuijian_obj)0:#表示推荐列表为空returnJsonResponse({res:1})else:returnJsonResponse(data_to_json(tuijian_obj))5、项目列表6、项目获取由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式
计算机毕业设计源码：Python房产数据智能推荐系统 Django框架 可视化 百度地图 协同过滤推荐算法 房屋 房子 数据分析 大数据（建议收藏）✅
发布时间：2026/5/21 3:06:45
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 。1、毕业设计2025年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python语言、Django框架、MySQL数据库、HTML、CSS、JavaScript、Echarts可视化工具、百度地图API、两种协同过滤推荐算法功能模块• 用户登录注册模块• 个人详情页模块• 数据可视化分析模块• 楼盘房屋数据展示模块• 区位资源分析模块• 百度地图可视化模块• 房源对比模块• 基于用户的协同过滤推荐模块• 基于小区的协同过滤推荐模块• 后台数据管理模块• 楼盘详细信息展示模块• 评论管理模块项目介绍本系统是基于Python与Django框架构建的商品房智能推荐与分析平台聚焦城镇化进程中购房者面临的多维度考量需求。系统后端采用Django框架搭建稳定Web应用MySQL数据库存储房源核心数据前端集成HTML、CSS、JavaScript构建交互界面借助Echarts实现数据可视化呈现同时融入百度地图API实现区位资源分布的可视化分析。核心技术亮点在于集成两种协同过滤推荐算法分别基于用户行为相似度和小区特征相似度进行房源匹配深度考量小区绿化、周边配套、区位资源、价格等多元购房因素。系统功能覆盖购房全流程需求包括楼盘信息展示、个人资料管理、多维度数据可视化分析、百度地图区位展示、房源对比、两种算法精准推荐以及后台数据管理模块有效解决用户购房时信息筛选低效、因素考量复杂的痛点既为普通用户提供精准找房服务又凭借完整的技术架构适配毕业设计场景。2、项目界面1个人详情页该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可展示用户个人信息、历史推荐房源及评论信息支持修改密码与基本信息操作。2数据可视化分析该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可直观展示房价走势、区域房价对比及公共资源数量分布等多维度数据。3房屋数据管理该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查询与展示、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可分页展示楼盘房屋详细信息支持小区名称查询、房源收藏及查看小区详情操作。4楼盘详细信息该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可展示楼盘基本详情、户型信息、基本信息及楼盘评论支持查看房价走势与撰写评论操作。5百度地图分析该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析可视化、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可通过区域筛选与类别标签查看不同区域的公共资源分布热力图。6房源对比该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可对多个楼盘的价格、建筑面积、销售信息等维度进行对比展示支持添加房源对比与重新对比操作。7两种推荐算法推荐该页面是房屋数据分析推荐系统界面包含数据可视化、楼盘房屋数据查看、区位资源分析、房源对比、房源推荐、个人信息与后台管理等功能模块可基于用户或小区维度进行房源推荐展示推荐楼盘信息并支持用户修改个人基本信息。8后台数据管理该页面是基于Django框架的房屋数据分析推荐系统后台管理界面包含数据统计管理、认证授权管理等功能模块可对公共设施、楼盘、用户等各类数据进行增加与修改操作还能查看最近动作记录支持修改密码与注销登录。该页面是房屋数据分析推荐系统的登录界面包含账号密码输入、用户身份选择等功能模块支持普通用户与管理员两种身份登录可通过输入对应账号密码并选择身份后进入系统是系统访问的身份验证入口。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统后端基于Python语言开发采用Django框架搭建Web应用层负责处理业务逻辑与数据交互使用MySQL数据库作为数据存储介质高效管理房源核心信息与用户行为数据前端页面采用HTML、CSS、JavaScript构建交互界面保证页面布局美观与操作流畅数据可视化层面引入Echarts工具生成各类图表同时集成百度地图API实现区位资源的可视化呈现核心算法层面采用两种协同过滤推荐算法分别基于用户行为相似度与小区特征相似度进行房源匹配推荐。二、功能模块详细介绍• 用户登录注册模块该模块作为系统访问入口提供账号密码输入与用户身份选择功能支持普通用户与管理员两种角色登录。新用户可通过注册功能创建账号系统对输入信息进行基础校验保障账户安全与身份认证准确性。• 个人详情页模块模块展示当前登录用户的个人信息包括用户名、联系方式、历史收藏房源、历史评论记录等内容。用户可在该页面修改个人基本资料与登录密码查看系统历史推荐房源列表实现个人信息集中管理。• 数据可视化分析模块该模块基于Echarts工具生成多维度数据图表包括房价走势折线图、区域房价对比柱状图、公共资源数量分布图等直观呈现市场行情与资源分布特征帮助用户快速把握房源数据规律。• 楼盘房屋数据展示模块模块以分页列表形式展示系统中全部楼盘房屋信息包含小区名称、户型、建筑面积、参考价格、所在区域等核心字段支持按小区名称关键词搜索查询提供房源收藏与查看详情操作入口。• 区位资源分析模块该模块对房源周边公共资源进行分类统计包括学校、医院、商场、交通站点等配套设施通过图表展示各区域资源分布数量辅助用户评估房源区位价值与生活便利程度。• 百度地图可视化模块模块集成百度地图API在地图上标注各楼盘位置及周边公共资源分布情况。用户可通过区域筛选与资源类别标签切换查看不同区域的资源分布热力图直观感知房源地理位置价值。• 房源对比模块该模块支持用户选择多个意向房源进行对比分析从价格、建筑面积、户型、所在楼层、销售状态等多个维度并排展示差异支持添加对比房源与重新选择对比项帮助用户多维权衡决策。• 基于用户的协同过滤推荐模块模块通过分析用户历史行为数据计算用户之间的相似度为目标用户匹配行为相似的其他用户所偏好的房源生成个性化推荐列表实现符合个人喜好的房源精准推送。• 基于小区的协同过滤推荐模块该模块基于小区特征数据包括绿化率、容积率、周边配套、均价等维度计算小区之间的相似度为用户推荐与其关注小区特征相似的其他小区房源拓宽用户选择范围。• 后台数据管理模块模块为管理员提供数据维护功能可对公共设施信息、楼盘信息、用户账户、评论内容等各类数据进行增删改查操作支持查看最近操作记录保障系统数据准确性与有序管理。• 楼盘详细信息展示模块该模块展示单个楼盘的完整信息包括基本详情、户型图、户型列表、参考价格走势、周边配套列表等内容同时集成评论功能支持用户查看已有评论并撰写新的评论内容。• 评论管理模块模块对用户提交的楼盘评论进行集中管理展示评论内容、评论用户、评论时间及对应楼盘信息支持管理员审核、删除违规评论维护系统评论环境健康有序。三、项目总结本系统以城镇化进程中购房者面临的多维度考量需求为背景构建了一套功能完整的商品房智能推荐与分析平台。后端采用Python与Django框架搭建稳定Web应用MySQL保障数据高效存储前端集成HTML、CSS、JavaScript与Echarts、百度地图API实现丰富的数据可视化与区位展示效果。核心技术亮点在于集成两种协同过滤推荐算法分别从用户行为相似度与小区特征相似度两个维度进行房源匹配深度考量小区绿化、周边配套、区位资源、价格等多元购房因素。系统功能覆盖购房全流程需求包括楼盘信息展示、个人资料管理、多维度数据可视化分析、百度地图区位展示、房源对比、两种算法精准推荐以及后台数据管理模块有效解决用户购房时信息筛选低效、因素考量复杂的痛点既为普通用户提供精准找房服务又凭借完整的技术架构与创新算法适配毕业设计场景。4、核心代码fromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.httpimportJsonResponsefromdata_count.modelsimport*importnumpyasnpimportmath# Create your views here.defrecommend_html(request): 房源推荐页面的显示 :param request: :return: returnrender(request,gp_data/house_tuijian.html)defdata_to_json1(data):list[]foriindata:dict{}dict[loupan_id]i.loupan_id.iddict[loupan_name]i.loupan_id.loupan_namedict[property_type]i.loupan_id.property_typedict[building_type]i.loupan_id.building_typedict[sub_region_id]i.loupan_id.sub_region_iddict[address]i.loupan_id.addressdict[lvhua_rate]i.loupan_id.lvhua_ratedict[zhandi_area]i.loupan_id.zhandi_areadict[jianzhu_area]i.loupan_id.jianzhu_areadict[car_num]i.loupan_id.car_numdict[cankao_price]i.loupan_id.cankao_pricedict[default_image_id]i.loupan_id.default_image_iddict[housetype_text]i.loupan_id.housetype_textdict[baidu_lat]i.loupan_id.baidu_latdict[baidu_lng]i.loupan_id.baidu_lngdict[sale_title]i.loupan_id.sale_titledict[price_2020]i.loupan_id.price_2020dict[price_2019]i.loupan_id.price_2019dict[price_2018]i.loupan_id.price_2018ifdictnotinlist:list.append(dict)return{result:list}defbase_user_recommend(request): 基于用户收藏的推荐 csdn 算法地址 https://blog.csdn.net/winone361/article/details/45457445 :param request: :return: #获取全部用户对象all_useruser.objects.all()#获取全部楼盘对象all_loupanloupan.objects.all()#创建用户收藏矩阵user_collect_items_X_Ynp.zeros((len(all_user),len(all_loupan)),dtypefloat)#创建用户对foriinrange(len(all_user)):forjinrange(len(all_loupan)):#判断收藏夹中是否 有该用户收藏的该楼盘collectcollections.objects.filter(loupan_idall_loupan[j],user_idall_user[i])iflen(collect)!0:user_collect_items_X_Y[i][j]1#建立 楼盘 - 用户的倒叙表 转置用户收藏矩阵T_user_collect_items_X_Yuser_collect_items_X_Y.T#创建用户 - 用户矩阵user_user_X_Ynp.zeros((len(all_user),len(all_user)),dtypefloat)#赋值用户相似表foriinrange(len(T_user_collect_items_X_Y)):forjinrange(len(T_user_collect_items_X_Y[i])):index_list[]ifT_user_collect_items_X_Y[i][j]1:index_list.append(j)iflen(index_list)1:fori_inrange(len(index_list)):forj_inrange(i_1,len(index_list)):user_user_X_Y[i_][j_]1like_user_user_X_Yuser_user_X_Y#进行用户相似计算foriinrange(len(user_user_X_Y)):forjinrange(len(user_user_X_Y[i])):print(user,user_user_X_Y)print(len(user_user_X_Y[i]))like_user_user_X_Y[i][j]user_user_X_Y[i][j]/math.sqrt(len(user_user_X_Y[i])*len(user_user_X_Y[j]))print(user_user_X_Y[i][j]/math.sqrt(len(user_user_X_Y[i])*len(user_user_X_Y[j])))print(like_user_user_X_Y[i][j])print(like_user_user_X_Y)#获取当前用户now_useruser.objects.get(idrequest.COOKIES[user_id])index0foruinrange(len(all_user)):ifnow_userall_user[u]:indexu#从用户相似表中找到和他最相似的用户max_user_indexint(np.argmax(like_user_user_X_Y[index]))print(max_user_index)#获取当前用户收藏的楼盘now_user_collectlist(now_user.collections_set.all())#获取相似用户收藏的楼盘like_user_collectlist(all_user[max_user_index].collections_set.all())print(现在,now_user_collect)print(相似,like_user_collect)ifnow_userall_user[max_user_index]:last_tuijian_datanow_user_collectelse:foriinnow_user_collect:print(i.loupan_id.loupan_name)forjinlike_user_collect:print(j.loupan_id.loupan_name)print(i.loupan_id.loupan_namej.loupan_id.loupan_name)ifi.loupan_id.loupan_namej.loupan_id.loupan_name:print(i.loupan_id.loupan_name)now_user_collect.remove(i)print(移除成功)last_tuijian_datanow_user_collectlike_user_collectprint(last_tuijian_data)#转换成json数据returnJsonResponse(data_to_json1(last_tuijian_data))defdata_to_json(data):list[]foriindata:dict{}dict[loupan_id]i.iddict[loupan_name]i.loupan_namedict[property_type]i.property_typedict[building_type]i.building_typedict[sub_region_id]i.sub_region_iddict[address]i.addressdict[lvhua_rate]i.lvhua_ratedict[zhandi_area]i.zhandi_areadict[jianzhu_area]i.jianzhu_areadict[car_num]i.car_numdict[cankao_price]i.cankao_pricedict[default_image_id]i.default_image_iddict[housetype_text]i.housetype_textdict[baidu_lat]i.baidu_latdict[baidu_lng]i.baidu_lngdict[sale_title]i.sale_titledict[price_2020]i.price_2020dict[price_2019]i.price_2019dict[price_2018]i.price_2018list.append(dict)return{result:list}defbase_loupan_recommend(request): 基于楼盘的推荐 csdn 算法地址 :param request: :return: #获取用户行为中的全部数据#获取全部用户all_useruser.objects.all()#获取全部楼盘all_loupanloupan.objects.all()#创建用户行为矩阵action_user_X_Ynp.zeros((len(all_loupan),len(all_user)),dtypefloat)#为行为矩阵赋值foriinrange(len(all_loupan)):forjinrange(len(all_user)):#创建用户行为表对象user_actionuser_actions.objects.filter(loupan_idall_loupan[i],user_idall_user[j])#获取分数iflen(user_action)!0:countuser_action[0].click_numuser_action[0].search_numuser_action[0].collection_numuser_action[0].comment_numprint(count)action_user_X_Y[i][j]countprint(action_user_X_Y)#创建相似矩阵like_user_X_Ynp.zeros((len(all_loupan),len(all_loupan)),dtypefloat)foriinrange(len(all_loupan)):forjinrange(len(all_loupan)):ifij:like_user_X_Y[i][j]1.0else:like_user_X_Y[i][j]sum(np.array(action_user_X_Y[i])*np.array(action_user_X_Y[j]))/(math.sqrt(sum(action_user_X_Y[i]*action_user_X_Y[i]))math.sqrt(sum(action_user_X_Y[j]*action_user_X_Y[j])))print(分子:,sum(np.array(action_user_X_Y[i])*np.array(action_user_X_Y[j])))print(分母:,(math.sqrt(sum(action_user_X_Y[i]*action_user_X_Y[i]))math.sqrt(sum(action_user_X_Y[j]*action_user_X_Y[j]))))print(like_user_X_Y[0])#对like_user_X_Y 讲nan换成0.0action_user_X_Y[np.isnan(action_user_X_Y)]0.0like_user_X_Y[np.isnan(like_user_X_Y)]0.0#创建推荐矩阵 相似矩阵*评分矩阵recommen_X_Ynp.dot(like_user_X_Y,action_user_X_Y)#生成该用户的推荐list#获取用户在那一列user_idrequest.COOKIES[user_id]isloginrequest.COOKIES[islogin]ifisloginFalse:#表示用户没有登录returnJsonResponse({res:0})now_useruser.objects.get(iduser_id)y_index0foriinrange(len(all_user)):ifall_user[i]now_user:y_indexi tuijian_obj[]#讲推荐矩阵转置T_recommen_X_Yrecommen_X_Y.Tforiinrange(len(T_recommen_X_Y[y_index])):ifT_recommen_X_Y[y_index][i]!0.0:tuijian_obj.append(all_loupan[i])#添加到历史推荐# 将数据添加到历史推荐中history_infohistory_recommend.objects.filter(user_idnow_user,loupan_idall_loupan[i])iflen(history_info)0:# 创建对象添加数据history_info_objhistory_recommend()history_info_obj.user_idnow_user history_info_obj.loupan_idall_loupan[i]history_info_obj.save()# 进行用户行为保存ifrequest.COOKIES[islogin]True:print(用户行为保存)user_objuser.objects.get(idrequest.COOKIES[user_id])# 创建user_actions 对象user_actionuser_actions.objects.filter(user_iduser_obj,loupan_idall_loupan[i])iflen(user_action)!0:# 将click_num 1user_action[0].click_numuser_action[0].click_num1user_action[0].collection_numuser_action[0].collection_num2user_action[0].save()else:user_actionuser_actions()user_action.user_iduser_obj user_action.loupan_idall_loupan[i]user_action.click_num1user_action.collection_num2user_action.save()#将推荐的对象转成json格式iflen(tuijian_obj)0:#表示推荐列表为空returnJsonResponse({res:1})else:returnJsonResponse(data_to_json(tuijian_obj))5、项目列表6、项目获取由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式
