基于Python的租房推荐系统的设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着我国城市化进程的加速推进，房屋租赁市场规模不断扩大，租房已经成为越来越多城市居民的居住方式选择。

然而，传统的租房信息平台往往存在信息过载、搜索效率低下、推荐结果不精准等问题，难以满足用户个性化、便捷化的租房需求。

因此，设计和实现一个智能化的租房推荐系统具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，推荐系统在各个领域得到了广泛应用，租房推荐系统作为其中一个重要的应用方向，也吸引了国内外学者的广泛关注和研究。

1. 国内研究现状

国内对于租房推荐系统的研究起步相对较晚，大部分研究集中在利用传统的协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行房源推荐。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕以下几个方面展开：1.数据收集与预处理:本研究将从公开数据集、租房网站爬取等途径获取租房数据，并对数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，为后续的推荐算法提供高质量的数据基础。

2.用户画像构建:本研究将利用用户租房历史记录、浏览行为、用户评论等数据，构建用户的租房偏好模型，包括用户的租金预算、房屋类型、地理位置偏好、周边配套设施需求等，为个性化推荐提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研:阅读与租房推荐系统、推荐算法、python开发等相关的文献资料，了解该领域的最新研究进展和技术方法，为系统的设计和实现提供理论依据。

2.需求分析:对目标用户进行调研，了解用户的租房需求和痛点，分析现有租房平台的优缺点，明确系统的功能需求和非功能需求。

3.系统设计:根据需求分析的结果，设计系统的整体架构、数据库结构、推荐算法流程、用户界面等，并确定系统的开发技术和工具。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.数据融合:本研究将尝试融合多种数据源，包括租房平台数据、用户社交数据、地理位置数据等，构建更加全面的用户画像，提高推荐的精准性。

2.算法优化:本研究将在传统推荐算法的基础上，结合深度学习、强化学习等技术，对推荐算法进行优化，提高算法的效率和精度。

3.功能创新:本研究将在传统的房源推荐功能基础上，开发一些创新的功能，例如基于虚拟现实技术的在线看房功能、基于用户评价的房东信誉评估功能等，提升用户体验。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 黄浩,李晓东.面向租房场景的个性化推荐系统设计与实现[j].电子技术与软件工程,2021(12):154-157.

2. 张俊. 面向租房的个性化推荐系统设计与实现[d].西安电子科技大学,2020.

3. 孙强,缪勇,刘天怡,等.基于python的房屋租赁价格预测及可视化分析[j].软件,2021,42(06):177-182.