基于SpringBoot+大数据Hadoop+网络爬虫+智能AI大模型+协同过滤推荐算法的城市租房需求的数据分析平台的设计与实现(精品源码+精品论文+上万数据集+答辩PPT)

*第一段：项目背景与问题提出**随着我国城市化进程的持续深入，租房市场规模日益庞大，但随之而来的信息过载、房源真实性难辨、供需匹配效率低下等问题也愈发凸显。当前主流租房平台多局限于静态信息展示，缺乏对海量房源数据的深度挖掘与智能分析，导致租客面临“选择困难”，市场方难以把握真实需求趋势。这一现状迫切需要一个能够整合多源数据、提供智能决策支持的新型解决方案。

奥斯卡1号

473人浏览 · 2025-11-26 19:55:23

奥斯卡1号 · 2025-11-26 19:55:23 发布

博主介绍：CSDN毕设辅导第一人、靠谱第一人、全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、腾讯云社区合作讲师、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

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系统介绍：

**第一段：项目背景与问题提出**

随着我国城市化进程的持续深入，租房市场规模日益庞大，但随之而来的信息过载、房源真实性难辨、供需匹配效率低下等问题也愈发凸显。当前主流租房平台多局限于静态信息展示，缺乏对海量房源数据的深度挖掘与智能分析，导致租客面临“选择困难”，市场方难以把握真实需求趋势。这一现状迫切需要一个能够整合多源数据、提供智能决策支持的新型解决方案。因此，本项目旨在开发一个基于SpringBoot与现代数据智能技术的城市租房数据分析平台，通过对大数据的高效处理与人工智能算法的创新应用，致力于破解当前租房市场的信息壁垒。

**第二段：研究意义与技术价值**

本平台的研究意义在于构建一个完整的数据驱动型应用范式，其核心价值体现在对多项前沿技术的有机整合与协同应用。技术上，项目将利用网络爬虫构建动态数据源，依托Hadoop生态系统实现海量租房数据的分布式存储与计算基础，为宏观市场分析提供支撑。在智能核心层面，创新性地结合了智能AI大模型与协同过滤推荐算法：前者通过自然语言处理技术解析非结构化房源文本，实现信息的智能提炼与摘要；后者则通过分析用户行为，实现精准的个性化房源推荐。最终，所有这些功能通过SpringBoot框架集成为一个统一、高效的后端服务。这不仅充分展示了大数据与AI技术解决复杂现实问题的能力，也为提升租房市场的运作效率和用户体验提供了切实可行的技术方案，具备重要的理论探索与实践应用价值。

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