課題名稱

基于大數據的租房信息可視化系統的設計與實現

學 ???院

專 ???業

計算機科學與技術

學生姓名

指導教師

一、課題來源及意義

租房市場一直是社會關注的熱點問題。隨著城市化進程的加速，大量人口涌入城市，導致租房需求激增。傳統的租房信息獲取途徑主要依賴于中介公司、報紙廣告和口碑推薦，這種方式存在信息不對稱、時效性差和資源浪費等問題。租房者在尋找合適房源時，往往面臨繁瑣的比對過程，需通過電話咨詢、實地查看等方式獲取詳細信息。房東或中介發布的房源信息可能因為更新不及時、缺乏透明度或存在虛假內容，導致租客和房東之間的信任缺失。與此同時，租房市場的地域性差異使得用戶獲取信息的方式各不相同，不同城市、不同地區的信息資源整合程度差異較大，造成信息共享困難。隨著計算機技術、互聯網和大數據技術的發展，信息的獲取和處理方式發生了根本性變化。網絡平臺成為人們尋找租房信息的主要渠道。大量租房網站和平臺應運而生，為租客和房東提供了更加便捷的服務。租房信息轉向在線發布查詢，提升傳播效率。通過數據分析技術精準把握用戶需求，支持多樣化搜索篩選，快速匹配房源。租房市場的數字化、信息化發展不僅提高了交易效率，還為市場的透明度和公平性提供了保障。
????本系統的意義在于解決傳統租房方式存在的信息零散、篩選低效等弊端。通過整合來自多元租房網站與房產中介平臺的數據源，并運用大數據分析與可視化技術，實現了租房信息的全面整合與高效展示，還顯著提升了租客的信息篩選效率與決策準確性，極大節省了時間成本。同時，系統對市場數據的實時監控與深入分析，為租客、房東及中介公司提供了精準的市場走勢預測，助力其做出更加理性和明智的決策。此外，租房信息的可視化展示與深入挖掘，不僅清晰地揭示了市場供需關系，還為政策制定者提供了有力的數據支撐，進一步推動了租房市場的健康發展。對于相關企業而言，本課題還提供了市場趨勢分析，促進了租房行業的創新與升級，最終為社會經濟的穩步發展注入了新的活力。

二、國內外發展現狀

近年來，國內在基于大數據的房屋租賃信息系統研究領域取得了顯著進展。李云云（2024）提出，通過機器學習算法對城市房屋不動產數據進行分析，可以揭示交易規律并預測價格趨勢。李云云對某市二手房成交價格進行了大數據分析，比較了Lasso、Random Forest Regressor、XGBoost和Stacking四種算法的預測效果，發現Stacking算法最為準確。此研究為城市房屋交易提供了可行的預測方法，并幫助相關決策者優化房產市場調控策略。石全彬（2023）在《大數據背景下的北京市房屋租賃價格研究》一文中，利用大數據分析技術對北京市的房屋租賃市場進行了深度分析，探討了租賃價格的波動規律和影響因素，為政府和房地產企業提供了決策依據。馬牧原、徐日升、徐亞飛（2022）提出，傳統房屋管理方式在信息統計和管理中存在諸多問題，基于大數據技術的房屋管理系統能夠有效彌補這些不足，幫助管理者實現更加高效的信息管理。馬牧原等人（2022）還強調，大數據技術能有效整合信息資源，提升房屋管理效率，避免了信息丟失或管理滯后的問題。通過這些研究，國內大數據在房地產租賃系統中的應用逐漸完善，推動了行業的數字化轉型。

在國外，基于大數據的租房信息系統研究也取得了重要進展。Xue Qingshui等人（2021）提出，基于區塊鏈技術的房屋租賃系統能夠有效解決房源虛假信息、房東亂收費等問題。該系統通過智能合約實現房東與租客的自動交易，保證信息的真實性和透明度，減少中介成本，提高市場監管效率。Wang Hao（2023）在其研究中提出，隨著中國房地產市場的快速發展，基于大數據技術的房地產市場分析系統成為了重要工具，能夠將大量的市場數據轉化為結構化信息進行深入分析，為政府和市場提供有價值的參考。該系統利用大數據技術分析了房地產市場的波動趨勢，并在數據層面構建了適應性的政策調控模型。通過這些國外研究，基于大數據的房地產租賃信息系統逐步發展，技術的應用日益成熟，推動了房地產行業的創新和升級。

三、研究目標

本課題的研究目標在于設計并實現一個基于大數據的租房信息可視化系統，旨在通過高效整合多數據源租房信息并進行精確的數據采集、預處理、存儲與管理，利用大數據技術進行深度分析與挖掘，再以圖表、地圖等直觀形式展示租房市場動態，同時確保數據的安全性與隱私保護，以解決當前房屋租賃市場信息不準確、更新不及時等問題，提高租房信息的透明度、準確性和用戶決策效率，從而優化用戶體驗，推動租房市場的健康發展。

四、研究內容

經過對基于大數據的租房信息進行調研分析，確定此次畢業設計的課題“基于大數據的租房信息可視化系統的設計與實現”應該實現的主要功能模塊如下：

1、數據采集與預處理：從多個租房網站、房產中介平臺等數據源采集租房信息，并進行數據清洗、去重和格式統一，以確保數據的準確性和一致性。

2、數據存儲與管理：設計并實現高效的數據庫存儲方案，支持大規模租房信息的存儲、查詢、更新和刪除操作，以滿足用戶對租房信息的多樣化需求。

3、數據分析與挖掘：利用大數據技術對租房信息進行分析和挖掘，提取有價值的信息，如價格趨勢、房源分布和用戶行為等，為用戶提供決策支持。

4、數據可視化：將分析結果以圖表、地圖等形式進行可視化展示，使用戶能夠直觀地了解租房市場的動態和趨勢。

5、用戶交互與界面設計：設計用戶友好的交互界面，提供搜索、篩選、排序和收藏等功能，提升用戶體驗。

6、數據安全與隱私保護：通過實施數據加密存儲、訪問控制機制以及制定全面的隱私保護策略，防止數據泄露和濫用，保障用戶隱私不被侵犯。

五、研究方法與手段

（一）研究方法

1. 文獻綜述法：通過查閱相關文獻，分析當前租房信息可視化系統的研究進展與技術方案。
2. 案例分析法：分析現有類似系統的設計與實現，總結經驗和不足，優化本系統方案。
3. 實驗法：通過實驗驗證系統各模塊的性能與可行性，調整設計方案確保功能實現。

（二）技術路線

前端采用HTML5、CSS3、JavaScript進行頁面布局和交互邏輯設計，結合Vue.js框架提升開發效率和用戶體驗，并使用ECharts圖表庫實現數據可視化展示；后端選用Python語言，結合Django框架構建后端服務，處理數據請求和響應，使用MySQL數據庫存儲租房信息，同時引入Hadoop和Hive進行大數據處理和分析；開發工具方面，前端推薦使用Visual Studio Code，后端則使用PyCharm，數據庫管理則采用Navicat Premium。

六、進度安排

1、2025.01.06-2025.01.30 ?查找資料，分析系統需求，了解基于大數據的租房信息可視化系統，完成開題報告。

2、2025.01.31-2025.02.25 ?進行系統設計與技術選型，確定大數據處理與可視化展示的關鍵技術。

3、2025.02.26-2025.03.15 ?搭建系統框架，實現基礎功能。

4、2025.03.16-2025.04.20 ?查找系統設計的漏洞，并進行調整和優化。

5、2025.04.21-2025.05.09 ?進行系統測試與調試，確保所有功能穩定運行。

6、2025.05.10-2025.06.01??撰寫論文，準備答辯。

七、方案可行性分析

（一）技術可行性

根據爬蟲技術、大數據分析框架及可視化工具等相關技術已廣泛應用于數據抓取、處理與展示，為系統開發提供了穩定、高效的技術支撐，確保系統能夠順利構建并滿足功能需求。

• 數據來源可行性

租房信息可通過爬蟲技術從多個平臺高效采集。這些平臺涵蓋房地產網站、分類信息平臺等，提供了豐富的租房數據。爬蟲技術能實現數據的自動化采集與清洗，確保數據的全面性和準確性，為系統提供可靠的數據基礎。

• 系統開發可行性

采用成熟的數據庫管理系統與前端框架。這些技術組合能有效縮短開發周期，降低技術難度。同時，結合項目管理工具和方法，可以確保系統按時、高質量地完成，滿足用戶需求，推動租房市場的信息化進程。

八、主要參考文獻

[1]?李云云.基于機器學習的城市房屋不動產大數據挖掘與分析研究[J].科技創新與生產力,2024,45(10):77-80.

[2]?石全彬.大數據背景下的北京市房屋租賃價格研究[D].對外經濟貿易大學,2023.

[3]?馬牧原,徐日升,徐亞飛.基于大數據技術的房屋管理系統[J].電子測試,2022,36(08):85-87.

[4]?尹幫治,田桂豐,鄢創輝,等.一種基于FKPCA和AHP的房屋安全大數據特征選擇與分類算法[J].信息記錄材料,2024,25(05):239-242.

[5]?張佳佳.房屋租賃推薦系統的研究與實現[D].西京學院,2022.

[6]?閆銀娟.基于SSM的房屋租賃系統的設計與實現[J].電腦知識與技術,2022,18(33):38-41.

[7]?魏子欽,梁艷美,單豫洲.基于JavaEE的房屋租賃系統[J].信息與電腦(理論版),2021,33(24):137-139.

[8]?田金方,李澤鑫.基于互聯網大數據的實時房屋租賃價格指數編制研究——以濟南､青島為例[J].山東財經大學學報,2019,31(03):88-97.

[9]?王景.基于MySQL的數據庫查詢性能優化技術研究[J].電腦與電信,2022,(06):90-93.

[10]?徐園.基于機器學習模型的廣州市房屋租金研究[D].華中師范大學,2022.DOI:10.27159/d.cnki.ghzsu.2022.000941.?

[11]?楊欽然. 北京市住房租賃市場發展影響因素研究[D]. 北京建筑大學, 2023. DOI:10.26943/d.cnki.gbjzc.2023.000232.

[12]?Housing Price Prediction with Machine Learning [J]. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 2022,11(3).

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[15]?Car Rental System with User & Driver Apps - Key Features, Cost and CustomerServer Deployment[J].M2 Presswire,2024.

選題是否合適： 是□ ?否□

課題能否實現： 能□ ?不能□

指導教師（簽字）

年 ??月 ??日

選題是否合適： 是□ ?否□

課題能否實現： 能□ ?不能□

審題小組組長（簽字）

年 ??月 ??日