房屋租賃推薦系統的設計與實現

摘要：文章設計并實現了一個基于協同過濾算法的房屋租賃推薦系統，旨在提升用戶體驗。系統通過數據收集、清洗和分析，構建用戶行為模型，并利用相似度計算進行房源推薦，從而幫助用戶快速找到合適的住房。

關鍵詞：推薦系統；房屋租賃；協同過濾；用戶行為分析

中圖分類號：TP391" "文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）17-0036-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

1 緒論

在網絡技術的推動下，房屋租賃市場正經歷著前所未有的變革[1]。信息不對稱的問題日益凸顯，租客難以找到合適的房源，而房東也面臨著如何有效推廣房源的挑戰[2]。在這樣的背景下，推薦系統的必要性愈發凸顯，它能夠幫助緩解信息不對稱，提高房屋租賃的效率和滿意度[3]。

協同過濾算法因其在推薦系統中的顯著優勢而在房屋租賃領域顯示出巨大潛力[4]。這種算法通過分析用戶的歷史行為數據，挖掘用戶與房源之間的潛在關聯性和相似性，從而提供個性化的推薦[5]。它的強大適應性、高準確性和良好可解釋性使其成為推薦系統的理想選擇。本文旨在構建一個基于協同過濾算法的房屋租賃分析與推薦系統。通過收集和分析房屋租賃市場的真實交易數據，建立了一套智能化且可解釋性強的推薦模型，能夠為用戶提供更為精準的房源匹配和個性化推薦服務。該系統不僅有效提升了租客與房東之間的匹配效率，降低了信息檢索和決策的成本，也為房地產市場的科學管理和智能化升級提供了新思路和方法。實際應用結果表明，引入協同過濾算法能夠顯著緩解房屋租賃市場中的信息不對稱問題，推動租賃交易的高效、健康發展。

2 相關技術

2.1" 開發環境及相關技術

2.1.1 PyCharm 編程工具

在本項目中，采用PyCharm作為Python編程工具，利用其代碼檢查、調試和版本控制等功能提升開發效率和代碼質量[6]。

2.1.2 MySQL

本文選擇MySQL作為數據庫管理系統，以保證數據的可靠性、穩定性和安全性[7]。MySQL的ACID事務支持和MVCC機制確保了數據的完整性與一致性，同時其完善的安全特性保障了數據的安全性[8]。

2.1.3 Python 網絡爬蟲技術

在房屋租賃推薦系統的開發中，本文使用Python的Scrapy框架構建網絡爬蟲，從而高效地從互聯網上抓取房屋租賃數據。Scrapy以其快速、靈活和強大的特性，從多個網站批量收集所需數據，為后續的數據清洗、轉換和分析提供支持[9]。

2.1.4 Django 框架

本文采用Django框架構建Web應用，利用其MTV（Model-Template-View） 模型簡化開發流程。Django的組件協同工作，使得Web應用的構建更加高效和系統化[10]。

2.1.5 Ajax 技術

Ajax技術通過異步通信的方式，實現Web頁面局部內容的動態更新，無須重新加載整個頁面。結合JavaScript和JSON，Ajax能夠在客戶端與服務器之間高效地進行數據異步交換，從而顯著提升頁面響應速度，優化用戶交互體驗，增強Web應用的流暢性和實用性。

2.2 協同過濾算法

協同過濾技術依據用戶或項目之間的相似度來預測用戶可能感興趣的項目，并將這些項目推薦給用戶。相似度可能基于用戶屬性的相似性、歷史瀏覽行為的相似性，或者是用戶對特定項目的評價和反饋。例如，如果用戶A和用戶B是親密的朋友，并且他們都有相似的電影品味，協同過濾算法會判定A和B之間存在高度相似性，該算法分為兩種類型：基于用戶（user-based） 的協同過濾（UserCF）" 算法和基于物品（item-based） 的協同過濾（ItemCF） 算法。

對于房屋推薦系統，考慮到房屋（物品） 的數量可能相對較大，且用戶對房屋的特征（如地理位置、價格、戶型等） 有明確的偏好，選擇基于物品的協同過濾（ItemCF） 算法可能是一個較好的選擇。這種算法可以利用用戶的歷史行為數據，找到與用戶之前喜歡的房屋相似的其他房屋進行推薦，同時由于可以離線計算物品相似度，因此在在線推薦時效率較高。

基于物品的協同過濾算法則會找到和新用戶已經喜歡的物品相似的其他物品，并推薦給他。例如，如果新用戶喜歡的電影A、B和電影C的評分記錄比較相似，算法便以為電影C也符合這位新用戶的觀影口味。基于物品的協同過濾算法的核心思想就是：給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。主要可分為兩步。

1） 計算物品之間的相似度，建立相似度矩陣。建立用戶和物品的倒排表。

對于每個用戶，將用戶列表中的物品兩兩組合，并在共現矩陣中加 1。遍歷共現矩陣，計算出物品相似度矩陣 W，計算公式如下：

[Wi，j=N（i）?N（j）N（i）N（j）]" （1）

2） 根據物品的相似度和用戶的歷史行為給用戶生成推薦列表。通過如下公式計算用戶 u 對一個物品j 的興趣：

[Pu，j=∑i∈N（u）?S（j，K）Wj，iru，i]" " （2）

N（u） 為用戶喜歡的物品的集合，S（j，K） 是和物品j 最相似的 K 個物品的集合，W（ j，i）" 為物品j 和 i 的相似度，r（u，i） 為用戶 u 對物品 i 的興趣。

3 系統設計

3.1" 系統架構設計

Web應用展示頁面是用戶訪問Web應用程序時看到的頁面，是應用層的重要組成部分。在工作推薦系統中，各種列表頁面就是其中之一。

用戶管理接口和工作管理接口屬于用戶接口層，負責驗證和管理用戶登錄信息，以及更新和管理工作信息。工作可視化接口、工作熱力圖接口和算法推薦接口也屬于用戶接口層，分別負責展示工作信息的可視化界面和調用推薦算法。

數據訪問層負責與數據庫進行交互，更新以及管理用戶登錄信息、工作信息等數據。推薦算法的更新也屬于數據訪問層，需要將新的算法模型存儲到數據庫中。個人偏好信息通常存儲在數據儲存和計算層中的數據庫中，供推薦算法調用。

數據儲存和計算層是整個系統的數據存儲倉庫，包括用戶信息、工作信息、推薦算法模型等。MySQL是一種常用的關系型數據庫，協同過濾推薦算法是推薦算法的一種，運行在數據儲存和計算層中的服務器上，根據用戶歷史行為和其他用戶的行為來推薦相似的工作。工作推薦系統功能架構圖如圖1所示。

3.2 系統功能設計

3.2.1" 用戶管理模塊設計

本項目的用戶注冊和登錄流程旨在保障安全并優化用戶體驗。注冊時，用戶須填寫信息并通過郵箱或手機驗證，系統確認用戶名唯一性和密碼強度，然后存儲信息并分配權限。登錄時，系統核對用戶信息并根據權限展示定制內容。游客可瀏覽公開內容，系統提供注冊登錄選項以擴展權限。系統采用加密存儲和安全驗證機制保護用戶數據，并定期進行安全審計。

用戶注冊登錄流程的設計圖（如圖2所示） 會詳細展示這些步驟和它們之間的關系，以及系統如何通過這些步驟來管理用戶權限和提供個性化服務。

3.2.2 房源推薦模塊設計

房屋推薦功能依托于用戶以往的搜索歷史和瀏覽行為，旨在為用戶提供個性化的推薦。因此，在用戶注冊并使用搜索功能時，系統會記錄下用戶的偏好數據。后臺系統隨后運用協同過濾算法，根據這些數據為用戶提供定制化的推薦。

3.3 功能模塊設計

該系統展示了一個工作推薦系統的模塊化結構，分為6個主要模塊，每個模塊包含若干子功能。以下是各個模塊及其功能的簡潔描述。

用戶管理包括基本信息錄入、密碼找回修改和權限設置。用戶可發布簡歷、設定職位意向。系統提供職位篩選、問題評分與分析。工作數據通過可視化圖形展示，并進行統計比較。工作導航包括崗位匹配度評估、簡歷投遞地址獲取和職位推薦。算法推薦結合內容匹配和協同過濾技術，根據用戶簡歷和職位描述推薦工作。

數據流向從用戶管理開始，用戶輸入信息后，系統通過配置工作信息模塊收集用戶的職位意向。接著，篩選工作數據模塊分析并篩選出符合用戶意向的職位。工作可視化模塊將篩選結果以圖形化方式展示給用戶。用戶可以通過工作導航模塊獲取職位推薦和簡歷投遞地址。最后，算法推薦模塊根據用戶的歷史數據和偏好進行個性化推薦。整個流程形成一個閉環，以提高用戶找到合適工作的機會。如圖3所示。

3.4 本章小結

本章節首先明確了系統的總體架構和核心功能，隨后對各功能模塊進行了深入設計，為系統的順利實現和目標達成提供了堅實基礎。

4 系統測試

4.1" 測試概述

在軟件部署前，系統測試是確保軟件質量的關鍵環節，須依據系統需求分析進行。測試的主要目的是發現并修復功能缺陷，采用黑盒測試評估功能表現，并通過單元測試確保模塊正確性。測試重點包括功能測試、性能測試和安全測試，以驗證系統按預期工作，在不同負載下的性能表現，以及抵御安全威脅的能力。

4.2" 測試環境搭建

為了確保軟件測試的準確性和可靠性，嚴格保持測試環境與開發環境一致。具體軟硬件配置為：Windows 10操作系統，主流瀏覽器（Google Chrome、Firefox 和 Edge） ，Python 3.7.9，MySQL 8.0數據庫。硬件方面，包括Intel Core i5處理器、16GB內存、1TB存儲空間及100 Mbps帶寬，力求模擬多數用戶的真實使用場景。測試時，軟件均通過命令行方式啟動，避免集成開發環境（IDE） 配置對結果的潛在影響，確保測試數據的客觀性。這一系列措施有效驗證了系統在不同用戶環境下的兼容性與穩定性。

4.3 注冊功能測試

通過用戶在注冊界面輸入的用戶名和密碼，來收集數據并執行驗證流程。測試用例如圖4所示。

用戶注冊模塊核心代碼：

def" " regist（request）：# 新用戶注冊 if request.method ==\"POST\"：

reg_username=request.POST.get（'reg_username'，None） reg_password =request.POST.get （'reg_password'，None） try：

User.objects.create（username=reg_username，password=reg_password） return" "JsonResponse（{'msg'：0}）

except：# 注冊失敗，返回成功信息至Ajax請求 returnJsonResponse（{'msg'：1}）

return" " JsonResponse（{'msg'：1}）" " # 服務器請求信息失敗，返回錯誤信息

4.4 用戶登錄模塊測試

在開發登錄功能的測試用例時，需要結合邊界值分析和等價類劃分這兩種測試技術。在制定這些用例的過程中，應依據功能設計的具體模塊。該模塊支持用戶使用賬戶和密碼進行身份驗證。一旦登錄驗證通過，用戶將自動被重定向到應用的主頁面。通過幾條典型的輸入和輸出內容進行測試，相關用例見表1。

4.5 獲取房源信息模塊測試

文中采用requests和BeautifulSoup庫對鏈家網的租房信息進行爬取，并利用正則表達式提取房屋面積等關鍵信息。解析后的數據被插入MySQL數據庫中。針對鏈家網的反爬蟲機制，在請求時添加了偽裝請求頭，并通過sleep函數控制請求間隔，有效減少了IP被封的風險。對于與用戶輸入相關的數據，進行數據分析與清洗，確保數據準確性。處理后，數據存儲至MySQL數據庫，并通過JSON轉換等方式加載到前端界面。最終，爬取并格式化的信息如圖5所示，成功實現了數據的抓取、清洗與展示的完整流程。

4.6 房源推薦模塊實現

協同過濾智能推薦：系統需要根據用戶的行為、購房需求和偏好，利用協同過濾算法進行智能推薦，給用戶提供最符合其需求的房源，如表2所示。

算法推薦模塊部分核心代碼：

#生成用戶-房源評分矩陣

user_item_matrix=np.array（[ [5，3，0，2]，[4，0，4，1]， [1，1，0，5]，[0，4，3，0] ]）

#計算用戶之間的相似度矩陣

user_sim_matrix=cos_sim（user_item_matrix）

#給用戶推薦房源

def user_based_recommend（user_item_matrix， user_ sim_matrix， user_id） ：

#" 獲取與目標用戶最相似的用戶

similar_users = np.argsort（user_sim_matrix[user_id]） [：：-1][1：]

4.7 測試結果

文章介紹了系統的各個功能模塊的實現流程、使用方法和效果， 并提 供了每個模塊的核心代碼。這些功能模塊包括數據模型設計、推薦算法實現、用 戶交互界面設計等。通過展示這些模塊的實現和代碼， 就可以更加清楚地展示房屋租賃推薦系統的具體實現優勢。

參考文獻：

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【通聯編輯：梁書】