摘要

随着房地产市场的快速发展，二手房源信息的获取与分析成为购房者、投资者以及中介机构的核心需求。然而，传统的房源信息获取方式存在数据分散、更新滞后、信息真实性难以保障等问题，导致用户决策效率低下。此外，人工采集和分析数据不仅耗时耗力，还容易因主观因素影响结果的准确性。因此，构建一个高效、自动化的二手房源信息爬取与分析系统具有重要的现实意义。该系统能够整合多平台房源数据，通过智能分析为用户提供精准的房源推荐和市场趋势预测，从而提升用户体验并优化决策流程。关键词包括：二手房市场、数据爬取、信息整合、智能分析、决策支持。

本系统采用前后端分离架构，后端基于Django框架实现数据爬取、存储与分析功能，前端使用Vue.js构建交互友好的用户界面，数据库采用MySQL存储房源信息及相关分析结果。系统主要功能包括多平台房源数据爬取、数据清洗与去重、房源信息分类展示、价格趋势可视化分析以及用户个性化推荐。通过分布式爬虫技术，系统能够高效抓取各大房产平台的房源数据，并结合机器学习算法对房源价格波动进行预测，为用户提供数据支持。关键词包括：Django、Vue.js、MySQL、分布式爬虫、机器学习、可视化分析。

数据表设计

房源信息数据表：房源基础信息通过爬虫程序自动获取并存储，房源ID是该表的主键，记录房源的详细属性信息，结构表如表3-1所示。

字段名 数据类型 说明
house_id VARCHAR(20) 房源唯一标识
title VARCHAR(100) 房源标题
district VARCHAR(50) 所在区域
price DECIMAL(10,2) 房源价格（万元）
area INT 建筑面积（平方米）
room_type VARCHAR(20) 户型（如2室1厅）
publish_time DATETIME 发布时间
source_platform VARCHAR(50) 数据来源平台

用户行为数据表：记录用户浏览、收藏等操作行为，行为ID为主键，用于分析用户偏好，结构表如表3-2所示。

字段名 数据类型 说明
behavior_id VARCHAR(20) 行为唯一标识
user_id VARCHAR(20) 用户ID
house_id VARCHAR(20) 关联房源ID
action_type VARCHAR(20) 行为类型（浏览/收藏）
action_time DATETIME 行为发生时间

价格趋势分析表：存储房源价格变化及预测结果，分析ID为主键，用于可视化展示，结构表如表3-3所示。

字段名 数据类型 说明
analysis_id VARCHAR(20) 分析记录唯一标识
house_id VARCHAR(20) 关联房源ID
current_price DECIMAL(10,2) 当前价格（万元）
predicted_price DECIMAL(10,2) 预测价格（万元）
trend VARCHAR(10) 价格趋势（上涨/下跌）
update_time DATETIME 分析更新时间

博主介绍：

👨‍🎓博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线，痴迷 Spring
Boot 与前后端分离架构，累计原创技术博文 200+ 篇； ❤手把手指导毕业设计 1000+ 项，GitHub 开源仓库 star
5k+。

系统介绍：

开源免费分享前后端分离二手房源信息爬取与分析系统｜Django+Vue+MySQL完整源码+部署教程可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

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系统架构参考：
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视频演示： 请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我，网名和签名

项目案例参考：

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# django # vue.js # mysql
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