当前位置: 首页 > news >正文

计算机毕业设计python+spark知识图谱房价预测系统 房源推荐系统 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

《Python+Spark知识图谱房价预测系统》开题报告

一、研究背景与意义

随着城市化进程的加速和房地产市场的不断发展,房价成为影响人们生活质量的重要因素之一。准确预测房价不仅有助于政府制定科学的房地产政策,还能为开发商提供市场参考,同时帮助购房者做出更明智的决策。传统的房价预测方法往往依赖于统计学模型和专家经验,这些方法在处理复杂非线性关系时显得力不从心。而深度学习作为人工智能领域的一个分支,以其强大的数据处理能力和非线性建模能力,为房价预测提供了新的思路和方法。

近年来,大数据技术的快速发展特别是Spark框架的广泛应用,为处理海量数据提供了强大的支持。同时,知识图谱技术能够构建复杂的实体和关系网络,有助于更全面地理解房价背后的影响因素。因此,本研究旨在利用Python及其相关库,结合Spark的分布式计算能力和知识图谱技术,构建一个基于深度学习的房价预测系统,以提高房价预测的准确性和可靠性。

二、研究目标与内容

研究目标

  1. 构建一个基于Python和Spark的房价预测系统,结合知识图谱技术,实现对房价的精准预测。
  2. 验证深度学习模型在房价预测中的有效性和优越性,提升预测精度。
  3. 实现房价数据的可视化分析,为决策者提供直观的数据支持。

研究内容

  1. 数据源采集与预处理:使用Python爬虫技术从房地产交易平台、政府部门等渠道收集房屋交易数据,包括房屋位置、面积、户型、建造年代、周边设施、学区情况等特征。对数据进行清洗,去除重复、缺失或异常值,并进行标准化或归一化处理。

  2. 知识图谱构建:基于采集到的房源数据,构建房源知识图谱,包括房源属性、地理位置、周边设施等实体及其关系。利用Spark的分布式计算能力,优化知识图谱的构建过程。

  3. 深度学习模型构建:选择合适的深度学习模型,如多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或其变种(如LSTM、GRU)等。设计模型的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层的节点数、激活函数、优化算法、损失函数等。

  4. 模型训练与评估:使用处理好的数据对模型进行训练,通过调整超参数(如学习率、批处理大小、迭代次数等)来优化模型性能。选择适当的评估指标(如均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE等)来评估模型的预测性能。采用交叉验证的方法(如K折交叉验证)来评估模型的稳定性和泛化能力。

  5. 系统实现与测试:设计并实现房价预测系统的整体架构,包括数据处理模块、模型训练模块、预测模块和用户界面等。开发用户友好的界面,允许用户输入房屋特征数据,并显示预测结果。对系统进行实际测试,验证其在实际应用中的准确性和可靠性。

三、研究方法与技术路线

研究方法

  1. 文献调研法:通过查阅国内外相关文献,了解房价预测系统、知识图谱技术和深度学习模型的研究现状和发展趋势。
  2. 实证研究法:采集实际房源数据,构建知识图谱,并训练深度学习模型,验证模型的有效性和准确性。
  3. 技术实现法:利用Python、Spark和深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)实现房价预测系统的开发和部署。

技术路线

  1. 数据收集与处理:通过爬虫技术从房地产网站获取数据,并进行数据清洗和预处理。
  2. 知识图谱构建:基于采集到的房源数据,利用Spark的分布式计算能力构建知识图谱。
  3. 深度学习模型构建:选择合适的深度学习模型,设计并实现房价预测模型。
  4. 模型评估与优化:使用多种评估指标和交叉验证方法评估模型性能,根据评估结果进行模型调优。
  5. 系统实现与应用:开发用户界面,实现数据输入、模型预测和结果展示等功能,并进行系统测试和实际应用。

四、预期成果

  1. 构建一个基于Python和Spark的房价预测系统原型,包括源代码、文档和测试报告。
  2. 发表一篇关于Python+Spark知识图谱房价预测系统的学术论文,展示系统的研究成果和应用效果。
  3. 为房地产市场参与者提供准确的房价预测和有价值的参考,优化市场决策,提高市场效率。

五、研究计划与进度安排

  1. 第一阶段(1-2个月):文献调研和数据采集。完成国内外相关文献的查阅和数据收集工作。
  2. 第二阶段(3-4个月):知识图谱构建和特征提取。构建房源知识图谱,并进行特征提取和建模。
  3. 第三阶段(5-6个月):深度学习模型构建与训练。选择合适的深度学习模型,进行模型训练和评估。
  4. 第四阶段(7-8个月):系统实现与测试。开发用户界面,进行系统实现和测试,评估系统性能。
  5. 第五阶段(9-10个月):撰写论文和毕业设计报告,准备答辩。

六、参考文献

(此处列出部分参考文献,实际撰写时应根据具体研究内容和引用情况进行补充)

  1. Jianzhuang Zheng, Lingyan Huang. Characterizing the Spatiotemporal Patterns and Key Determinants of Homestay Industry Agglomeration in Rural China Using Multi Geospatial Datasets[J]. Sustainability, 2022.
  2. Dinesh VALLABH. Profiling Tourists in the Bed and Breakfast Establishments in Port Alfred, Eastern Cape[J]. Journal of Tourism Intelligence and Smartness, 2019.
  3. Adamiak, C. "Mapping Airbnb Supply in European Cities", Annals of Tourism Research, 2018.

(注:以上参考文献仅为示例,实际撰写时应根据具体研究内容和引用情况进行选择和补充)


通过本研究的实施,有望为房价预测系统领域带来新的技术突破和应用成果,为房地产市场参与者提供更为精准和可靠的房价预测服务。

相关文章:

计算机毕业设计python+spark知识图谱房价预测系统 房源推荐系统 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

《PythonSpark知识图谱房价预测系统》开题报告 一、研究背景与意义 随着城市化进程的加速和房地产市场的不断发展,房价成为影响人们生活质量的重要因素之一。准确预测房价不仅有助于政府制定科学的房地产政策,还能为开发商提供市场参考,同时…...

Spring-bean的生命周期-终篇

阶段8:Bean属性设置阶段 属性设置阶段分为3个小的阶段 实例化后阶段Bean属性赋值前处理Bean属性赋值 实例化后阶段 这里也有spring给我们预留了扩展,就是实现InstantiationAwareBeanPostProcessor的postProcessAfterInstantiation方法,开发…...

Kotlin 枚举和 when 表达式(六)

导读大纲 1.1 表示和处理选择: Enums和when1.1.1 声明枚举类和枚举常量1.1.2 使用 when 表达式处理枚举类 1.1 表示和处理选择: Enums和when 在本节中,我们将以在 Kotlin 中声明枚举为例,介绍 when 结构 when可以被视为比 Java 中 switch 结构更强大、更常用的替代品 1.1.1 …...

数字范围按位与

优质博文:IT-BLOG-CN 题目 给你两个整数left和right,表示区间[left, right],返回此区间内所有数字 按位与 的结果(包含left、right端点)。 示例 1: 输入:left 5, right 7 输出:…...

WebRTC编译后替换libwebrtc.aar时提示找不到libjingle_peerconnection_so.so库

Loading native library: jingle_peerconnection_so 问题原因:编译的时候只编译了armeabi-v7a的版本,但是应用程序是arm64-v8a,所以无法运行 解决方法:更新编译脚本,加上arm64-v8a进行编译 ./tools_webrtc/android/bu…...

Nature Electronics |无感佩戴的纤维基电子皮肤(柔性半导体器件/柔性健康监测/电子皮肤/柔性传感/纤维器件)

英国剑桥大学Yan Yan Shery Huang课题组,在《Nature Electronics 》上发布了一篇题为“Imperceptible augmentation of living systems with organic bioelectronic fibres”的论文,第一作者为王文宇博士(Wenyu Wang),论文内容如下: 一、 摘要 利用电子技术对人类皮肤和…...

深入剖析Docker容器安全:挑战与应对策略

随着容器技术的广泛应用,Docker已成为现代应用开发和部署的核心工具。它通过轻量级虚拟化技术实现应用的隔离与封装,提高了资源利用率。然而,随着Docker的流行,其安全问题也成为关注焦点。容器化技术虽然提供了良好的资源隔离&…...

后端技术打怪升级之路

记录后端技术打怪升级之路,如下是个人总记的主要技术栈,仅供参考! 备注: 同名文章一同步发表于个人网站及微信公众号 个人网站 工藤新一的技术小窝...

Leetcode 3296. Minimum Number of Seconds to Make Mountain Height Zero

Leetcode 3296. Minimum Number of Seconds to Make Mountain Height Zero 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3296. Minimum Number of Seconds to Make Mountain Height Zero 1. 解题思路 这一题的思路的话我们采用的是一个二分法的思路,找到一个最大…...

计算机毕业设计之:基于深度学习的路面检测系统(源码+部署文档+讲解)

博主介绍: ✌我是阿龙,一名专注于Java技术领域的程序员,全网拥有10W粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师,我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时,我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台…...

测试面试题:接口自动化测试流程?

1、测试用例编写:根据接口的需求和功能,编写相应的测试用例。测试用例应包括正常、边界和异常等各种情况下的测试。 2、准备测试数据:根据测试用例的要求,准备相应的测试数据。数据可以通过手动输入、数据库查询、文件导入等方式进…...

Golang面试题

在Golang(也称为Go语言)工程师的面试中,可能会遇到各种技术性和概念性的问题。 一、基础部分 Golang 中 make 和 new 的区别? 共同点:两者都用于分配内存。不同点: make 专为 slice、map 和 channel 设计,返回初始化后的(非零)值。new 分配内存并返回指向该内存的指针…...

《飞机大战游戏》实训项目(Java GUI实现)(设计模式)(简易)

目录 一、最终实现后,效果如下。 (1)简单介绍本游戏项目(待完善) (2)运行效果图(具体大家自己可以试) 初始运行情况。 手动更换背景图。 通过子弹攻击敌机,累…...

计算机毕业设计 基于 Hadoop平台的岗位推荐系统 SpringBoot+Vue 前后端分离 附源码 讲解 文档

🍊作者:计算机编程-吉哥 🍊简介:专业从事JavaWeb程序开发,微信小程序开发,定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事,生活就是快乐的。 🍊心愿:点…...

【数据结构与算法】LeetCode:二分查找

文章目录 二分查找二分查找搜索插入位置 (Hot 100)x 的平方根搜索二维矩阵(Hot 100)在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 (Hot 100)搜索旋转排序数组 (Hot 100)寻找旋转排序…...

专题·大模型安全 | 生成式人工智能的内容安全风险与应对策略

正如一枚硬币的两面,生成式人工智能大模型(以下简称“生成式大模型”)在助力内容生成的同时也潜藏风险,成为虚假信息传播、数据隐私泄露等问题的温床,加剧了认知域风险。与传统人工智能(AI)相比…...

CORS跨域+Nginx配置、Apache配置

CORS(Cross-Origin Resource Sharing,跨源资源共享)是一种机制,它使用额外的HTTP头部来告诉浏览器允许一个网页运行的脚本从不同于它自身来源的服务器上请求资源(例如字体、JavaScript、CSS等)。这是一种安…...

文件查找和打包压缩【1.7】

文件查找和打包压缩【1.7】 八、文件查找和打包压缩8.1 文件查找8.1.1 locate8.1.2 findfind8.1.2.1 指定搜索目录层级8.1.2.2 先处理文件再处理目录8.1.2.3 根据文件名和inode查找8.1.2.4 根据属主属组查找8.1.2.5 根据文件类型查找8.1.2.6 空文件或目录8.1.2.7 组合条件8.1.2…...

速盾:cdn一般多长时间清理下缓存?

CDN(Content Delivery Network)是一种网络加速技术,通过将网站的静态资源(如图片、视频、CSS、JavaScript等)分布到全球各地的服务器节点上,从而提高用户访问这些资源的速度和体验。CDN还具备缓存功能&…...

react hooks--useRef

基本用法 在类组件中获取一个dom元素实例,可以通过React.CreateRef或者回调函数的方式去获取。语法:const refContainer useRef(initialValue);使用场景:在 React 中进行 DOM 操作时,用来获取 DOM作用:返回一个带有 …...

以下是对华为 HarmonyOS NETX 5属性动画(ArkTS)文档的结构化整理,通过层级标题、表格和代码块提升可读性:

一、属性动画概述NETX 作用:实现组件通用属性的渐变过渡效果,提升用户体验。支持属性:width、height、backgroundColor、opacity、scale、rotate、translate等。注意事项: 布局类属性(如宽高)变化时&#…...

visual studio 2022更改主题为深色

visual studio 2022更改主题为深色 点击visual studio 上方的 工具-> 选项 在选项窗口中,选择 环境 -> 常规 ,将其中的颜色主题改成深色 点击确定,更改完成...

什么是库存周转?如何用进销存系统提高库存周转率?

你可能听说过这样一句话: “利润不是赚出来的,是管出来的。” 尤其是在制造业、批发零售、电商这类“货堆成山”的行业,很多企业看着销售不错,账上却没钱、利润也不见了,一翻库存才发现: 一堆卖不动的旧货…...

Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器

第一章 引言:语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域,文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量,支撑着搜索引擎、推荐系统、…...

数据链路层的主要功能是什么

数据链路层(OSI模型第2层)的核心功能是在相邻网络节点(如交换机、主机)间提供可靠的数据帧传输服务,主要职责包括: 🔑 核心功能详解: 帧封装与解封装 封装: 将网络层下发…...

Rust 异步编程

Rust 异步编程 引言 Rust 是一种系统编程语言,以其高性能、安全性以及零成本抽象而著称。在多核处理器成为主流的今天,异步编程成为了一种提高应用性能、优化资源利用的有效手段。本文将深入探讨 Rust 异步编程的核心概念、常用库以及最佳实践。 异步编程基础 什么是异步…...

select、poll、epoll 与 Reactor 模式

在高并发网络编程领域,高效处理大量连接和 I/O 事件是系统性能的关键。select、poll、epoll 作为 I/O 多路复用技术的代表,以及基于它们实现的 Reactor 模式,为开发者提供了强大的工具。本文将深入探讨这些技术的底层原理、优缺点。​ 一、I…...

Web 架构之 CDN 加速原理与落地实践

文章目录 一、思维导图二、正文内容(一)CDN 基础概念1. 定义2. 组成部分 (二)CDN 加速原理1. 请求路由2. 内容缓存3. 内容更新 (三)CDN 落地实践1. 选择 CDN 服务商2. 配置 CDN3. 集成到 Web 架构 &#xf…...

以光量子为例,详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学(silicon photonics)的光波导(optical waveguide)芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中,光既是波又是粒子。光子本…...

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据代码文档),如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下,风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...