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1、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。

2、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

3、项目说明

项目功能模块介绍

1.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。

2.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。

3.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。

4.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。

5.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。

6.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。

4、核心代码

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @File : CFItem.pyimportmathfromapp.modelsimportUserHousing,UserInfo,HousingInfofromcollectionsimportdefaultdictdefuser_based_recommendation(target_user,num_recommendations,K=5):""" 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_scores=defaultdict(int)foruserinUserInfo.objects.exclude(id=target_user.id):# 计算用户相似度common_housings=UserHousing.objects.filter(user=target_user,house__in=user.userhousing_set.values_list("house",flat=True),)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_users=sorted(similarity_scores.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[: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_scores=defaultdict(int)foruser_id,similarity_scoreink_nearest_users:user=UserInfo.objects.get(id=user_id)foruhinuser.userhousing_set.exclude(house__in=target_user.userhousing_set.values_list("house",flat=True)):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_housings=sorted(recommendation_scores.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[:num_recommendations]res=[HousingInfo.objects.get(id=house_id)forhouse_id,scoreinrecommended_housings]iflen(recommended_housings)<num_recommendations:n=num_recommendations-len(recommended_housings)rom_recommendations=HousingInfo.objects.exclude(id__in=[ifori,_inrecommended_housings]).order_by("?")[:n]res.extend(list(rom_recommendations))returnresdefitem_based_recommendation(target_user,num_recommendations,K=5):""" 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_similarities=defaultdict(dict)foruhinUserHousing.objects.all():ifuh.house_idnotinitem_similarities:item_similarities[uh.house_id]={}forother_uhinUserHousing.objects.filter(house=uh.house).exclude(user=target_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_items=defaultdict(list)forhouse_id,ratingintarget_ratings.items():forother_house_id,similarityinsorted(item_similarities[house_id].items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[: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_scores=defaultdict(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_housings=sorted(recommendation_scores.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[:num_recommendations]res=[HousingInfo.objects.get(id=house_id)forhouse_id,scoreinrecommended_housings]iflen(recommended_housings)<num_recommendations:n=num_recommendations-len(recommended_housings)rom_recommendations=HousingInfo.objects.exclude(id__in=[ifori,_inrecommended_housings]).order_by("?")[:n]res.extend(list(rom_recommendations))returnresdefcosine_similarity(ratings1,ratings2):dot_product=sum(ratings1.get(house_id,0)*ratings2.get(house_id,0)forhouse_idinset(ratings1)&set(ratings2))magnitude1=math.sqrt(sum(score**2forscoreinratings1.values()))magnitude2=math.sqrt(sum(score**2forscoreinratings2.values()))returndot_product/(magnitude1*magnitude2)

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