1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速和流动人口的增加，租房市场规模不断扩大，租房已经成为越来越多人的选择。

然而，传统的租房方式存在信息不对称、搜索效率低、时间成本高等问题，给租客和房东都带来不便。

本课题研究的目的是为了解决传统租房方式中存在的痛点，利用python语言及其强大的数据分析和机器学习库，设计和实现一个智能化的租房推荐系统。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着互联网技术的快速发展和普及，推荐系统在各个领域得到广泛应用，租房领域也不例外。

国内外学者对租房推荐系统进行了一定的研究，取得了一些成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题将针对现有租房平台存在的问题，利用python语言及其相关技术，设计和实现一个智能租房推荐系统。

主要研究内容包括：
1.数据收集与预处理:从公开渠道和合作机构获取租房相关数据，对数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，构建租房数据集。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研:通过查阅国内外相关文献、期刊、会议论文等，了解租房推荐系统、推荐算法、python相关技术的最新研究成果和发展趋势，为课题研究提供理论基础和技术支持。

2.需求分析:通过问卷调查、访谈等方式，收集用户租房需求和痛点，分析现有租房平台的优缺点，明确系统功能需求和非功能需求。

3.系统设计:根据需求分析结果，设计系统的总体架构、数据模型、推荐算法模型、用户界面等，并确定技术路线和开发平台。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.个性化推荐算法:将结合用户租房行为数据和房屋特征数据，设计一种融合多种推荐算法的个性化推荐策略，提高推荐的精准度和用户满意度。

2.租房需求预测:利用历史数据和机器学习方法，尝试预测用户的租房需求，例如预测用户未来租房的时间、地点、价格区间等，为用户提供更加主动和个性化的服务。

3.可视化分析:将推荐结果以可视化的方式呈现给用户，例如在地图上展示推荐的房源位置、周边环境、交通状况等，方便用户进行比较和选择。

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.陈亮,徐华,刘树春.个性化推荐系统评价指标综述[j].计算机应用研究,2017,34(06):1601-1606.

2.张玉洁,王晓玲.电子商务环境下基于关联规则的个性化推荐系统[j].计算机工程与设计,2017,38(01):217-220 225.

3.李勇,王浩,唐浩,等.基于spark的混合电影推荐系统[j].计算机技术与发展,2017,27(01):65-69.