基于大数据和ALS算法实现的房源智能推荐系统.pdf资源-CSDN文库

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内容摘要

目前，现有的房源信息不够透明化大多中介混淆市场，内含不为

人知的商业链。有经验的租客们会通过周边房价走势和走访周边房源

对比调研、筛选适合自己的房源。

同时，对于用户工作地点需求和各种人群类型如大学生群体，年

轻小资，或者中年人，他们希望居住的环境要求各不相同各类型条件

限制这也加大了用户租房的难度。当今的租房市场并不够透，传统的

实体中介已经跟不上需求。文章将介绍传统的租房信息与移动互联相

结合，运用大数据收集各类房源信息聚合数据，跨平台整合信息，最

后通过计算机软件开发相关技术开发出一款智能房源推荐平台推荐

给用户。整个推荐系统目的就是为了解决 item 和 user 的匹配问题，

本项目采用最经典的就是 CF 的方法，本质上是构建 user 和 item 的

特征表达，你可以想办法用抽取特征的网络结构来提取这个表达形

式，也就是常说的 embedding 方法。然后就可以直接用 user 的 emb

和所有 item 的 emb 计算相似度，按照相似度高低返回推荐结果。想

办法构造巧妙的或者新颖的方式抽取特征，最后选用现代化 web 框

架 SpringBoot+Vue 完成平台搭建

关键词：房源推荐系统 ALS 算法大数据数据采集

Abstract

At present, the existing housing information is not transparent enough.

Most intermediaries confuse the market and contain unknown

commercial chains. Experienced tenants will use the surrounding housing

price trends and visit the surrounding houses for comparative research to

screen for suitable houses.

At the same time, for the user's work place needs and various types of

people such as college students, young petty bourgeoisie, or middle-aged

people, they want to live in different environmental requirements. Various

types of conditions and restrictions have also increased the difficulty of

users renting houses. Today's rental market is not transparent enough, and

traditional physical intermediaries can no longer keep up with demand.

The article will introduce the combination of traditional rental

information and mobile internet, use big data to collect various types of

housing information aggregation data, integrate information across

第一章绪论

1.1 项目的开发背景

目前，现有的房源信息不够透明化大多中介混淆市场，内含不为人知的商业

链。有经验的租客们会通过周边房价走势和走访周边房源对比调研、筛选适合自

己的房源。

同时，对于用户工作地点需求和各种人群类型如大学生群体，年轻小资，或

者中年人他们希望居住的环境要求各不相同各类型条件我限制这也加大了用户

租房的难度。随着城市化建设，经济发展，就业人群流动，相较市场的庞大需求，

当今的租房市场并不够透，传统的实体中介已经跟不上需求。文章将介绍传统的

租房信息与移动互联相结合，运用大数据收集查阅信息，跨平台整合信息，最后

推荐给用户。

1.2 项目的开发目的

对于所有人来说衣食住行是我们在社会上生活的必需品，在房价频频高涨

的现在，对于所有社会上打拼的人或者说所有踏入社会的年轻人来说，都会参与

到租房市场。

研究数据展示现在我国的租房人口数量约为 2 亿，主要由流动人口和大学

毕业生组成，住房租赁市场为 1.3 万亿。随着城市化进程的发展，流动人口规

模的不断增加为租住人口提供了基础。到 2030 年，国内有需要租房的需求将达

到 2.9 亿人口，市场规模将超过 4 亿人口

1.3 项目的开发意义

（1）基于用户协同过滤算法进行探索，通过数据挖掘等前沿技术，研究在

Web 端和移动端相关系统的设计与实现。

（2）为平台用户提供一个拥有多项功能的，且具有良好数据可视化和友好

交互的系统。

（3）对房源进行数据采集，标记分析处理，通过用户协同过滤相似度处理，

让房源推荐平台更加智能,更懂用户。

（4）给缺乏房源信息和需要租房的用户带来便利。

1.4 国内的研究现状和发展趋势

回顾国内外相关领域研究,学者们在丰富用户兴趣特征、构建协同过滤个性

化推荐方面已经做了很多研究工作,协同过滤算法是当前推荐系统中应用最广泛

的推荐算法，从社交网络数据再到情景融入数据,基于此,本文在协同过滤方法的

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m0_74075412

2022-10-11

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