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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_user=user.objects.all()#获取全部楼盘对象all_loupan=loupan.objects.all()#创建用户收藏矩阵user_collect_items_X_Y=np.zeros((len(all_user),len(all_loupan)),dtype=float)#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collect=collections.objects.filter(loupan_id=all_loupan[j],user_id=all_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_Y=user_collect_items_X_Y.T#创建用户 - 用户矩阵user_user_X_Y=np.zeros((len(all_user),len(all_user)),dtype=float)#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_Y=user_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_user=user.objects.get(id=request.COOKIES["user_id"])index=0foruinrange(len(all_user)):ifnow_user==all_user[u]:index=u#从用户相似表中找到和他最相似的用户max_user_index=int(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_collect=list(now_user.collections_set.all())#获取相似用户收藏的楼盘like_user_collect=list(all_user[max_user_index].collections_set.all())print("现在",now_user_collect)print("相似",like_user_collect)ifnow_user==all_user[max_user_index]:last_tuijian_data=now_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_name==j.loupan_id.loupan_name)ifi.loupan_id.loupan_name==j.loupan_id.loupan_name:print(i.loupan_id.loupan_name)now_user_collect.remove(i)print("移除成功")last_tuijian_data=now_user_collect+like_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_user=user.objects.all()#获取全部楼盘all_loupan=loupan.objects.all()#创建用户行为矩阵action_user_X_Y=np.zeros((len(all_loupan),len(all_user)),dtype=float)#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_action=user_actions.objects.filter(loupan_id=all_loupan[i],user_id=all_user[j])#获取分数iflen(user_action)!=0:count=user_action[0].click_num+user_action[0].search_num+user_action[0].collection_num+user_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_Y=np.zeros((len(all_loupan),len(all_loupan)),dtype=float)foriinrange(len(all_loupan)):forjinrange(len(all_loupan)):ifi==j: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_Y=np.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_id=request.COOKIES["user_id"]islogin=request.COOKIES["islogin"]ifislogin=="False":#表示用户没有登录returnJsonResponse({"res":0})now_user=user.objects.get(id=user_id)y_index=0foriinrange(len(all_user)):ifall_user[i]==now_user:y_index=i tuijian_obj=[]#讲推荐矩阵转置T_recommen_X_Y=recommen_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_info=history_recommend.objects.filter(user_id=now_user,loupan_id=all_loupan[i])iflen(history_info)==0:# 创建对象添加数据history_info_obj=history_recommend()history_info_obj.user_id=now_user history_info_obj.loupan_id=all_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_obj=user.objects.get(id=request.COOKIES["user_id"])# 创建user_actions 对象user_action=user_actions.objects.filter(user_id=user_obj,loupan_id=all_loupan[i])iflen(user_action)!=0:# 将click_num +1user_action[0].click_num=user_action[0].click_num+1user_action[0].collection_num=user_action[0].collection_num+2user_action[0].save()else:user_action=user_actions()user_action.user_id=user_obj user_action.loupan_id=all_loupan[i]user_action.click_num=1user_action.collection_num=2user_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、项目获取方式
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