城市小区推荐系统的设计与实现

作     者：李阳 

作者单位：大连理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：朴勇

授予年度：2021年

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：混合推荐模型 房源推荐 区位资源 用户兴趣偏好 

摘      要：随着社会的发展,海量数据在给人们带来生活便利的同时也带来了困扰。以用户购房为例,海量房源数据使用户容易陷入信息过载的泥潭,难以获取到有效数据;并且区位资源已经成为用户购房考虑的重要因素,但是用户难以将自己对于区位资源的需求同房源数据关联起来。本文针对以上用户购房时遇到的问题进行设计实现。系统由六个模块组成,分别是数据台账、查询统计、区位资源、房源推荐、房源对比和个人信息。数据台账模块展示整体房价和区位资源的情况;查询统计模块面向用户提供房源查询;区位资源模块从不同角度为用户提供区位资源相关服务;房源推荐模块根据用户信息进行房源推荐;房源对比模块用于对不同房源进行对比分析;个人信息模块用于个人信息管理。在房源推荐模块,本文在推荐算法研究的基础上针对实际情况,提出一个基于内容推荐和基于用户协同过滤的混合推荐模型,将基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法采用级联式的方式组合,并结合K-Means算法进行房源数据粗分类、通过矩阵计算得出用户兴趣偏好、使用灰色关联分析求出房源间的相关联度。最后使用NDCG和Coverage两种评估指标将模型与传统推荐算法的实验结果进行对比分析,验证本文提出的混合推荐模型在NDCG评估指标可达到47.8%,Coverage达到43.3%,相比传统推荐算法在推荐效果上具有很大的提升。最后系统通过测试,能够帮助用户快速获取想要查找的信息、推荐房源等,有效解决用户购房时的烦恼,具有实际使用价值。