房源专题
计算机毕业设计Spark+PyTorch知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习
《Spark+PyTorch知识图谱房源推荐系统》开题报告 一、选题背景与意义 1.1 选题背景 随着互联网的快速发展和大数据技术的广泛应用，房地产行业特别是房屋租赁市场迎来了前所未有的变革。房源信息的海量增长使得用户在寻找合适的房源时面临巨大挑战。传统的房源推荐系统往往基于简单的规则或用户历史行为，难以提供精准、个性化的推荐服务。因此，如何利用大数据和人工智能技术提高房源推荐的准确性和个性
ssm615基于ssm的房源管理系统+vue【已测试】
前言：👩💻 计算机行业的同仁们，大家好！作为专注于Java领域多年的开发者，我非常理解实践案例的重要性。以下是一些我认为有助于提升你们技能的资源： 👩💻 SpringBoot的精选案例推介！🔥 👩💻 想要把握小程序开发的精髓？这里有你需要的优选案例！🚀 点开文末链接，即可获取这些精品案例的源码。分享知识，共同进步！👇👇 📚 掌握这些案例，让你的编程之路更加顺畅。立即
pytho爬取南京房源成交价信息并导入到excel
# encoding: utf-8# File_name: import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport xlrd #导入xlrd库import pandas as pdimport openpyxl# 定义函数来获取南京最新的二手房房子成交价def get_nanjing_latest_second_hand_price
TOP Network 与 Tripio 达成合作 用户可用TOP Token预定45万全球房源
TOP Network 宣布同去中心化旅行服务平台 Tripio 达成战略合作，超过 80 万 Tripio 用户将能用 TOP Token 预定全球范围内超过45万房源。 Tripio 是基于区块链的的去中心化旅行服务市场平台，目前已支持 TRIO、EOS、HT、BNB 等14种数字货币支付。Tripio 通过区块链技术实现旅行服务提供商和消费者的端到端连接，在三年时间内成功打造了一个基于信
数据挖掘中的PCA和KMeans：Airbnb房源案例研究
目录 一、PCA简介 二、数据集概览 三、数据预处理步骤 四、PCA申请 五、KMeans 聚类 六、PCA成分分析 七、逆变换 八、质心分析 九、结论 十、深入探究 10.1 第 1 步：确定 PCA 组件的最佳数量 10.2 第 2 步：使用 9 个组件重做 PCA 10.3 解释 PCA 加载和特征贡献 10.4 9项常设仲裁法院的分析与解读 10.5 如何进行主题分析
基于springboot实现房源出租信息系统项目【项目源码+论文说明】
基于springboot实现房源出租信息系统演示 摘要 近些年来在一线城市的房子需求量在逐步递增，其中租房子和出租房子的需求业务不断增加。那么租房对于我们一线二线城市来说是一个非常大，而且具有经济提升能力的业务场景。那么信息技术在此行业的加持早已是变得炉火纯青，能够让租房和出租房屋行业第一时间看到信息技术的使用，是这一行业的平常现象。软件和系统的产生，从表面上来看是方便了某一行业和某一
房源信息真假，扫一扫就知道
国内住房租赁市场发展缓慢的一大桎梏是信息混乱、虚假租房信息满天飞，信息不对称严重。通过低租金假房源作“诱饵”，是少数平台吸引用户的惯用伎俩，令部分消费者叫苦不迭。 或许大家通过商业网站寻找租赁房源，遇到三四个假房源，甚至有网站工作人员微信直接说，那么低租金、装修好的房子是不存在的，推荐看看别的房源，随后便无间断推送新房源。 一，上海启动新增租赁房源核验二维码 6月1日起，上海启动新增租赁
python实战 | 爬取贝壳房源总数据价格提取
爬取贝壳房源总数据(楼盘，地址，价格，户型，面积) 第二章，房源价格爬取 文章目录 前言一、爬虫是什么？二、使用步骤1.引入库与函数2.读入数据3.运行代码如下 总结 前言 随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容，了解python爬虫。 今天带来的是爬取贝壳房源总数据的第二小节，房源价格
大数据毕业设计：python房源数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据（源码+讲解视频）✅
毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏） 毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总 🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅 1、项目介绍 技术栈： python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可
Java爬虫采集房源信息解决朋友店铺选址难题
昨天我帮朋友选择了适合的开店种类，今天同样的，利用爬虫技术采集店铺房源信息，为朋友店铺开店选址提供一份建议，数据筛查只是作为信息整理的一部分，重要的还是要看地点人流量还需要实地考察才行，我的数据只是做参考，废话不多说，连夜码出下列代码。 以下是一个简单的Java爬虫程序，使用了Jsoup库来解析网页内容，并使用了HttpURLConnection来发送HTTP请求。这个程序将爬取zillow
大数据机器学习算法项目——基于Django/协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现
大数据机器学习算法项目——基于Django/协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现 技术栈：大数据爬虫/机器学习学习算法/数据分析与挖掘/大数据可视化/Django框架/Mysql数据库 本项目基于 Django框架开发的房屋可视化分析推荐系统。这个系统结合了大数据爬虫、机器学习算法、数据分析和数据可视化技术，旨在提供对房屋信息的全面分析和个性化推荐。系统的前端采用了HTML、CSS
大数据项目——基于Django协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现
大数据项目——基于Django协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现 技术栈：大数据爬虫/机器学习学习算法/数据分析与挖掘/大数据可视化/Django框架/Mysql数据库 本项目基于 Django框架开发的房屋可视化分析推荐系统。这个系统结合了大数据爬虫、机器学习算法、数据分析和数据可视化技术，旨在提供对房屋信息的全面分析和个性化推荐。系统的前端采用了HTML、CSS 和 Java
大数据项目——基于Django协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现
大数据项目——基于Django协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现 技术栈：大数据爬虫/机器学习学习算法/数据分析与挖掘/大数据可视化/Django框架/Mysql数据库 本项目基于 Django框架开发的房屋可视化分析推荐系统。这个系统结合了大数据爬虫、机器学习算法、数据分析和数据可视化技术，旨在提供对房屋信息的全面分析和个性化推荐。系统的前端采用了HTML、CSS 和 Java
大数据|计算机毕业设计——基于Django协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现
大数据|计算机毕业设计——基于Django协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现 技术栈：大数据爬虫/机器学习学习算法/数据分析与挖掘/大数据可视化/Django框架/Mysql数据库 本项目基于 Django框架开发的房屋可视化分析推荐系统。这个系统结合了大数据爬虫、机器学习算法、数据分析和数据可视化技术，旨在提供对房屋信息的全面分析和个性化推荐。系统的前端采用了HTML、CSS
链家网房源价格信息的爬虫分析工具
导语 链家网是中国最大的房地产交易平台之一，提供了全国各地的房源信息，包括价格、面积、户型、楼层、朝向、小区、地理位置等。这些信息对于房地产市场的分析和预测有着重要的价值，但是链家网并没有提供方便的数据接口，因此需要使用爬虫技术来抓取和分析这些数据。本文将介绍如何使用Scrapy框架和代理IP技术来实现一个链家网房源价格信息的爬虫分析工具，该工具可以根据指定的城市和区域，抓取并保存链家网上的
根据给出的房源信息，用Python实现输出挂牌价最低的三套房源信息，以及输出人气最高的三套房源信息
根据给出的房源信息，用Python实现输出挂牌价最低的三套房源信息，以及输出人气最高的三套房源信息。 代码如下： dict_house={'001':["3室1厅",68.69,"南北","简装",37124,35],'002':["2室2厅",87.16,"南西","精装",37375,148],'003':["3室1厅",61.72,"南北","精装",37266,146],'004':
房天下房源爬取：scrapy-redis分布式爬虫（一）
从前几天就开始准备写一个简单地分布式爬虫的项目了，今天算是把问题和bug逐渐解决了，所以会陆续放上来。 主机是windows即此电脑，项目也是在windows下写的，运行会放在linux下的ubuntu系统。 项目是爬取房天下网站全国600多个城市的所有新房和二手房信息 今天主要记录一下windows下项目的完成，和数据库存储。新房存储在MySQL数据库，二手房存储在mongo数据库。 这
木鸟短租：截止今年上半年 平台房源数量突破90万套
【TechWeb】8月14日消息，木鸟短租对外发布2019年上半年民宿发展数据报告，数据显示，截止到6月底，木鸟短租平台房源数量突破90万套，覆盖海内外500多个国家和地区，四木房源数量同比增长5.8倍。 具体来看，木鸟短租上半年订单总量较去年同期增长325%。其中旅游类城市订单数量增长稳定，北京、上海、成都、重庆、杭州占据木鸟短租订单总量前五，成为上半年度热门旅行地。 同时，一二线城市用户
爬取深圳房源销售情况
此次数据来源于居里新房，仅作参考使用，如有侵权，请联系我740449043@qq.com，会立即删除 _深圳的房是买不起，可以看看，那就爬取开盘销售情况，仅供参考。_ 首先在items.py定义一下所需要爬取的数据名,简单来说就是定义变量 ```# -*- coding: utf-8 -*- # Define here the