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湘潭免费网站建设,不懂见网站怎么办,h5制作平台排行榜,做机械的网站有哪些文章目录基于大数据机器学习#xff1a;基于Python机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现一、 选题背景二、开发技术介绍三、数据库设计四、系统实现五、项目展示具体实现效果六、结语基于大数据机器学习#xff1a;基于Python机器学习算法房源可视化分析推荐系统的…文章目录基于大数据机器学习基于Python机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现一、 选题背景二、开发技术介绍三、数据库设计四、系统实现五、项目展示具体实现效果六、结语基于大数据机器学习基于Python机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现技术栈大数据Requests爬虫/机器学习算法/数据分析与挖掘/大数据可视化/Django框架/Mysql数据库本项目基于 Django框架开发的房屋可视化分析推荐系统。这个系统结合了大数据爬虫、机器学习算法、数据分析和数据可视化技术旨在提供对房屋信息的全面分析和个性化推荐。系统的前端采用了HTML、CSS 和 JavaScript 技术利用 Echarts实现数据可视化并整合了百度地图的热力图功能以更直观的方式展示数据。后端部分完全基于Django 框架开发使用 MySQL作为主要数据库存储数据。推荐系统采用了协同过滤算法其中包括基于用户行为和基于物品相似性的推荐算法以提供用户个性化的房屋推荐。为了获取数据系统使用了Python 中的 requests库实现爬虫功能从网络中收集必要的数据。同时为了提供地理信息服务系统整合了百度地图API接口利用其功能实现位置信息的展示和处理。该系统的核心目标在于为用户提供一套全面的房屋信息分析和个性化推荐服务利用大数据技术和机器学习算法为用户提供更精准、实用的房屋选择建议。通过整合前后端技术、数据分析、机器学习以及地图API该系统为用户提供了一个交互性强、信息全面的房屋推荐平台为房屋搜索和选择提供了更多的维度和可视化的支持。一、 选题背景随着社会的发展大数据技术在各行各业的应用变得愈发广泛。其中房地产领域作为人们生活不可或缺的一部分也在大数据技术的推动下迎来了许多创新。为了更好地满足用户对房屋信息的需求提供个性化的推荐服务成为房地产领域亟待解决的问题之一。基于Django/协同过滤算法的房可视化分析推荐系统选题旨在利用大数据技术和机器学习算法基于Django框架构建一款房屋可视化分析推荐系统。该系统综合运用大数据爬虫、机器学习算法、数据分析和数据可视化等技术以提供更深入、更个性化的房屋信息分析和推荐服务。协同过滤算法是推荐系统领域中一种重要的算法通过分析用户行为和物品的相似性为用户推荐可能感兴趣的物品。本项目采用协同过滤算法的两种主要形式基于用户行为和基于物品相似性以提高推荐的准确性和用户体验。技术栈涵盖了大数据爬虫、机器学习、数据分析和可视化为系统提供了强大的数据处理和展示能力。前端采用HTML、CSS、JS 和 Echarts技术实现了直观的数据可视化展示百度地图的集成则使系统能够在地理空间上展示房屋信息包括热力图的呈现。通过整合这些技术该系统旨在为用户提供更全面、更个性化的房屋信息服务帮助用户更轻松地进行房屋选择。同时选题也对大数据技术在房地产领域的应用进行了深入研究为相关领域的技术发展提供了有益的参考。二、开发技术介绍前端htmlcssjsEchats百度地图后端Django数据库Mysql推荐算法1、ItemCF 2、UserCF爬虫requests地图API接口百度地图API三、数据库设计all_public表DROPTABLEIFEXISTSall_public;CREATETABLEall_public(idintNOTNULLAUTO_INCREMENT,building_namevarchar(255)CHARACTERSETutf8COLLATEutf8_general_ciNULLDEFAULTNULL,baidu_latfloatNULLDEFAULTNULL,baidu_lngfloatNULLDEFAULTNULL,belong_regionintNULLDEFAULTNULL,belong_public_typeintNULLDEFAULTNULL,PRIMARYKEY(id)USINGBTREE)ENGINEInnoDBAUTO_INCREMENT3459CHARACTERSETutf8COLLATEutf8_general_ci ROW_FORMATDynamic;loupan_public_num表DROPTABLEIFEXISTSloupan_public_num;CREATETABLEloupan_public_num(idintNOTNULLAUTO_INCREMENT,loupan_idintNULLDEFAULTNULL,youeryuan_numintNULLDEFAULTNULL,xiaoxue_numintNULLDEFAULTNULL,zhongxue_numintNULLDEFAULTNULL,daxue_numintNULLDEFAULTNULL,sanjiayiyuan_numintNULLDEFAULTNULL,yijiyiliaointNULLDEFAULTNULL,erjiyiliaointNULLDEFAULTNULL,huochezhan_numintNULLDEFAULTNULL,qichezhan_numintNULLDEFAULTNULL,gaotiezhan_numintNULLDEFAULTNULL,gongjiaozhan_numintNULLDEFAULTNULL,shichang_numintNULLDEFAULTNULL,shangchangchaoshi_numintNULLDEFAULTNULL,canyin_numintNULLDEFAULTNULL,gongyuan_numintNULLDEFAULTNULL,jiaoyu_countintNULLDEFAULTNULL,yiliao_countintNULLDEFAULTNULL,jiaotong_countintNULLDEFAULTNULL,yule_countintNULLDEFAULTNULL,PRIMARYKEY(id)USINGBTREE)ENGINEInnoDBAUTO_INCREMENT919CHARACTERSETutf8COLLATEutf8_general_ci ROW_FORMATDynamic;这里因为表数据太多就不一一列举。四、系统实现1.启动Mysql数据库启动数据库我这里的是localhost账号密码根据自己实际情况进行连接就行了。修改数据库连接连的哪个数据库就用哪个主机名、账号和密码。DATABASES{default: {ENGINE:django.db.backends.mysql,# NAME: os.path.join(BASE_DIR, db.sqlite3),NAME:dalian,# 数据库名称USER:root,# 数据库userPASSWORD:root,# 数据库密码HOST:localhost,PORT:3306,OPTIONS: {isolation_level: None} } }跨域资源共享CORS的设置#跨域增加忽略CORS_ALLOW_CREDENTIALSTrue CORS_ORIGIN_ALLOW_ALLTrue CORS_ORIGIN_WHITELIST(http://127.0.0.1:8000,http://localhost:8000,)CORS的设置通常用于Web开发中处理跨域请求的安全机制。我们一个一个来看CORS_ALLOW_CREDENTIALS True:这个设置表示是否允许在跨域请求中使用凭证例如在XMLHttpRequest或Fetch请求中包含身份验证信息如cookies和HTTP认证。如果设置为True表示允许使用凭证否则禁止。CORS_ORIGIN_ALLOW_ALL True:这个设置表示是否允许所有的域进行跨域请求。如果设置为True表示允许所有域不管是哪个域发起的请求都会被接受。这是一种开放的跨域策略。CORS_ORIGIN_WHITELIST:这个设置是一个元组包含了允许的特定域的列表。在前两个设置都为False的情况下这个列表会用于明确指定哪些域是被允许的跨域请求来源。在这个例子中允许的域包括http://127.0.0.1:8000和http://localhost:8000。通过这些设置我们允许所有域进行跨域请求并允许使用凭证。同时通过CORS_ORIGIN_WHITELIST指定了一些特定的域确保只有这些域可以进行跨域请求。允许的主机设置这里我设置的都是本地主机,如果要远程连接其它主机可以自己修改ALLOWED_HOSTS [127.0.0.1, localhost]其它配置都比较简单就不一一细说了有问题可以问我。配置好我们的解释器下载所需要的包直接启动就可以我这里的Django是3.2.20版本在pycharm中打开terminal 终端输入下面命令启动python manage.py runserver启动成功端口8000五、项目展示用户登录页面用户账号密码信息注册用户登录普通用户注册普通用户登录也可以管理员注册登录管理员登录具体实现效果指定查询小区详情发表评论条件查询公共设施查询房源对比分析协调算法推荐基于用户、基于小区推荐个人信息六、结语如需项目源码文档解析等资料/解析/商业合作/交流探讨~等可以评论留言/添加下面个人名片感谢各位的喜欢与支持后面有时间和精力也会分享更多优质内容喜欢的小伙伴可以点赞收藏加关注感谢各位的喜欢与支持