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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型房价预测》的开题报告框架及内容示例，供参考：

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开题报告

题目：基于Django与LLM大模型的房价预测系统设计与实现

一、研究背景与意义

1. 背景
   • 房价预测是房地产领域的重要应用场景，传统方法依赖统计模型（如线性回归、时间序列分析），但存在特征提取能力有限、无法处理非结构化数据（如文本描述、图片）等问题。
   • 近年来，大型语言模型（LLM，如GPT-4、Llama、文心一言等）在自然语言处理和多模态数据理解方面表现出色，可结合结构化数据（如面积、位置）与非结构化数据（如房源描述、周边配套评价）提升预测精度。
   • Django作为高效Python Web框架，可快速构建交互式房价预测平台，实现模型部署与用户可视化交互。
2. 意义
   • 学术价值：探索LLM在结构化数据预测任务中的融合应用，拓展传统房价预测模型的技术边界。
   • 实践价值：为购房者、投资者提供更精准的房价参考，辅助房地产企业制定定价策略。

二、国内外研究现状

1. 房价预测研究现状
   • 传统方法：基于特征工程的机器学习模型（如XGBoost、随机森林）和深度学习模型（如LSTM、CNN）。
   • 最新进展：结合多模态数据（如卫星图像、文本评论）的混合模型，但LLM的应用仍较少。
2. LLM应用研究现状
   • LLM在文本生成、问答系统等领域成熟，但在结构化预测任务中需结合微调（Fine-tuning）或提示工程（Prompt Engineering）。
   • 已有研究尝试将LLM用于金融预测、医疗诊断等，但房价预测场景尚未充分探索。
3. Django在AI应用中的现状
   • Django常用于部署机器学习模型（如通过Django REST Framework提供API接口），但与LLM结合的案例较少。

三、研究目标与内容

1. 研究目标
   • 设计并实现一个基于Django的房价预测系统，集成LLM大模型提升预测精度。
   • 探索LLM在处理非结构化数据（如房源描述）中的有效性，优化模型融合策略。
2. 研究内容
   • 数据收集与预处理：
     • 结构化数据：爬取房产平台数据（面积、户型、地理位置等）。
     • 非结构化数据：房源文本描述、用户评论、周边配套信息。
     • 数据清洗与特征工程（如文本分词、地理编码）。
   • 模型构建：
     • 基线模型：XGBoost、LSTM等传统方法。
     • LLM融合模型：
       • 方案1：将文本特征通过LLM编码后输入传统模型（如LLM+XGBoost）。
       • 方案2：直接微调LLM完成端到端预测（如使用Llama-2进行指令微调）。
   • 系统实现：
     • 基于Django的后端开发（数据库设计、API接口）。
     • 前端交互界面（用户输入房源信息、展示预测结果）。
     • 模型部署与性能优化（如ONNX加速、模型量化）。
   • 实验与评估：
     • 对比不同模型的预测精度（MAE、RMSE等指标）。
     • 分析LLM在非结构化数据处理中的贡献度。

四、研究方法与技术路线

1. 研究方法
   • 文献调研法：分析现有房价预测模型与LLM应用案例。
   • 实验法：通过AB测试对比不同模型的性能。
   • 工程实现法：基于Django完成系统开发。
2. 技术路线

   mermaid

   1graph TD
   2  A[数据采集] --> B[数据预处理]
   3  B --> C[特征工程]
   4  C --> D[模型训练]
   5  D --> E[基线模型: XGBoost/LSTM]
   6  D --> F[LLM融合模型]
   7  E --> G[模型评估]
   8  F --> G
   9  G --> H[系统集成]
   10  H --> I[Django部署]

五、预期成果与创新点

1. 预期成果
   • 完成一个可交互的房价预测Web系统，支持用户输入房源信息并获取预测结果。
   • 发表一篇核心期刊或国际会议论文，申请一项软件著作权。
2. 创新点
   • 多模态数据融合：首次将LLM引入房价预测，结合文本与结构化数据。
   • 轻量化部署：通过模型量化与Django优化，实现低延迟在线预测。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	完成相关领域论文与案例分析
数据采集	第3月	爬取数据并完成预处理
模型开发	第4-5月	训练基线模型与LLM融合模型
系统实现	第6月	完成Django前后端开发
测试优化	第7月	系统测试与性能调优
论文撰写	第8月	完成论文与答辩材料

七、参考文献

1. Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL 2019.
2. Chen T, Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. KDD 2016.
3. Django官方文档: https://docs.djangoproject.com/
4. 李明等. 基于多模态数据的房价预测模型研究[J]. 计算机应用, 2022.

八、指导教师意见

（待填写）

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注意事项：

1. 可根据实际数据来源（如链家、安居客）和LLM模型（如GPT-3.5、Qwen）调整技术细节。
2. 若涉及商业数据，需注意数据隐私与合规性。
3. 创新点可进一步细化（如对比不同LLM的预测效果）。

希望这份框架对您有所帮助！

运行截图

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