推荐7篇关于在线租房的计算机专业论文

今天分享的是关于在线租房的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到在线租房等主题,本文能够帮助到你 基于微服务的在线租房平台的研究与实现 这是一篇关于在线租房,互信

今天分享的是关于在线租房的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到在线租房等主题,本文能够帮助到你

基于微服务的在线租房平台的研究与实现

这是一篇关于在线租房,互信,微服务,区块链,共识算法的论文, 主要内容为近年来,房屋租赁产业蓬勃发展,但是目前各类在线租房平台依旧存在着虚假房源泛滥、中介与二房东混杂等问题,租赁双方缺乏信任。针对以上问题,本文设计实现一个基于微服务和区块链技术的在线租房系统,并对区块链共识算法做出改进。本系统主要分为三个子模块,第一个是针对房东和租客的用户模块,它包含用户注册、消息通知和管理个人信息等功能;第二个是房源模块,它主要包括发布房源、查找房源、房源展示和预约看房等功能;第三个是基于华为云区块链平台的认证模块,它将租房业务核心数据上链,通过公安局、房管局、征信中心的三方认证来确保房源与用户信息的真实性。本系统涉及的所有用户信息、房源数据和租赁合同,都以IPFS哈希值的形式存储在区块链智能合约上,保证数据的安全性和可追溯性。本系统根据不同的业务功能进行服务的拆分,应用扩展性强、耦合度低的微服务架构进行系统设计。系统采用Dubbo作为分布式服务框架,以Zoo Keeper作为注册中心来管理和调度服务,通过远程调用的方式实现服务间的通信。为了应对高并发请求,系统采用Redis缓存数据,应用Rocket MQ消息队列异步处理请求,减少数据库My SQL的压力,提升了系统的吞吐性。系统的服务端在Spring Boot和Spring MVC框架上实现,开发完成后,采用黑盒测试对系统功能进行验证。本文的区块链认证平台选用基于实用拜占庭容错(PBFT)的共识算法,并且提出了一种能够改善该共识算法可扩展性的方法。在N个节点的系统中,PBFT的通信复杂度达到O(N2),考虑到网络延迟的存在,当节点达到一定数量后,该算法的效率会迅速下降,严重制约其可扩展性。为了解决上述问题,本文提出一种基于一致性协调器的PBFT共识算法。首先,在区块链网络中选取一个主节点来执行共识算法,并与一致性协调器通信。接着,协调器会从每个节点的交易池中收集交易。然后,根据相等性对交易进行分类,仅当某些交易不相等时,协调器才会请求主节点对其中的故障交易执行共识算法。最后,协调器按时间顺序对所有达成共识的交易进行排序,并请求主节点生成一个包含所有已处理交易的新区块。实验证明,当系统节点数从4增加到80时,传统PBFT算法的交易时延增长50.29倍,引入协调器的PBFT算法交易时延的增长34.12倍,增长率仅为前者的67.8%,系统的可扩展性有明显改善。综上,本文使用微服务架构实现在线租房平台,并且改进了区块链认证模块中PBFT共识算法的可扩展性,使之能够大规模应用于本系统中。目前,本系统已在国内某互联网租房企业稳定运行近一年。

基于微服务的在线租房平台的研究与实现

这是一篇关于在线租房,互信,微服务,区块链,共识算法的论文, 主要内容为近年来,房屋租赁产业蓬勃发展,但是目前各类在线租房平台依旧存在着虚假房源泛滥、中介与二房东混杂等问题,租赁双方缺乏信任。针对以上问题,本文设计实现一个基于微服务和区块链技术的在线租房系统,并对区块链共识算法做出改进。本系统主要分为三个子模块,第一个是针对房东和租客的用户模块,它包含用户注册、消息通知和管理个人信息等功能;第二个是房源模块,它主要包括发布房源、查找房源、房源展示和预约看房等功能;第三个是基于华为云区块链平台的认证模块,它将租房业务核心数据上链,通过公安局、房管局、征信中心的三方认证来确保房源与用户信息的真实性。本系统涉及的所有用户信息、房源数据和租赁合同,都以IPFS哈希值的形式存储在区块链智能合约上,保证数据的安全性和可追溯性。本系统根据不同的业务功能进行服务的拆分,应用扩展性强、耦合度低的微服务架构进行系统设计。系统采用Dubbo作为分布式服务框架,以Zoo Keeper作为注册中心来管理和调度服务,通过远程调用的方式实现服务间的通信。为了应对高并发请求,系统采用Redis缓存数据,应用Rocket MQ消息队列异步处理请求,减少数据库My SQL的压力,提升了系统的吞吐性。系统的服务端在Spring Boot和Spring MVC框架上实现,开发完成后,采用黑盒测试对系统功能进行验证。本文的区块链认证平台选用基于实用拜占庭容错(PBFT)的共识算法,并且提出了一种能够改善该共识算法可扩展性的方法。在N个节点的系统中,PBFT的通信复杂度达到O(N2),考虑到网络延迟的存在,当节点达到一定数量后,该算法的效率会迅速下降,严重制约其可扩展性。为了解决上述问题,本文提出一种基于一致性协调器的PBFT共识算法。首先,在区块链网络中选取一个主节点来执行共识算法,并与一致性协调器通信。接着,协调器会从每个节点的交易池中收集交易。然后,根据相等性对交易进行分类,仅当某些交易不相等时,协调器才会请求主节点对其中的故障交易执行共识算法。最后,协调器按时间顺序对所有达成共识的交易进行排序,并请求主节点生成一个包含所有已处理交易的新区块。实验证明,当系统节点数从4增加到80时,传统PBFT算法的交易时延增长50.29倍,引入协调器的PBFT算法交易时延的增长34.12倍,增长率仅为前者的67.8%,系统的可扩展性有明显改善。综上,本文使用微服务架构实现在线租房平台,并且改进了区块链认证模块中PBFT共识算法的可扩展性,使之能够大规模应用于本系统中。目前,本系统已在国内某互联网租房企业稳定运行近一年。

基于微服务的在线租房平台的研究与实现

这是一篇关于在线租房,互信,微服务,区块链,共识算法的论文, 主要内容为近年来,房屋租赁产业蓬勃发展,但是目前各类在线租房平台依旧存在着虚假房源泛滥、中介与二房东混杂等问题,租赁双方缺乏信任。针对以上问题,本文设计实现一个基于微服务和区块链技术的在线租房系统,并对区块链共识算法做出改进。本系统主要分为三个子模块,第一个是针对房东和租客的用户模块,它包含用户注册、消息通知和管理个人信息等功能;第二个是房源模块,它主要包括发布房源、查找房源、房源展示和预约看房等功能;第三个是基于华为云区块链平台的认证模块,它将租房业务核心数据上链,通过公安局、房管局、征信中心的三方认证来确保房源与用户信息的真实性。本系统涉及的所有用户信息、房源数据和租赁合同,都以IPFS哈希值的形式存储在区块链智能合约上,保证数据的安全性和可追溯性。本系统根据不同的业务功能进行服务的拆分,应用扩展性强、耦合度低的微服务架构进行系统设计。系统采用Dubbo作为分布式服务框架,以Zoo Keeper作为注册中心来管理和调度服务,通过远程调用的方式实现服务间的通信。为了应对高并发请求,系统采用Redis缓存数据,应用Rocket MQ消息队列异步处理请求,减少数据库My SQL的压力,提升了系统的吞吐性。系统的服务端在Spring Boot和Spring MVC框架上实现,开发完成后,采用黑盒测试对系统功能进行验证。本文的区块链认证平台选用基于实用拜占庭容错(PBFT)的共识算法,并且提出了一种能够改善该共识算法可扩展性的方法。在N个节点的系统中,PBFT的通信复杂度达到O(N2),考虑到网络延迟的存在,当节点达到一定数量后,该算法的效率会迅速下降,严重制约其可扩展性。为了解决上述问题,本文提出一种基于一致性协调器的PBFT共识算法。首先,在区块链网络中选取一个主节点来执行共识算法,并与一致性协调器通信。接着,协调器会从每个节点的交易池中收集交易。然后,根据相等性对交易进行分类,仅当某些交易不相等时,协调器才会请求主节点对其中的故障交易执行共识算法。最后,协调器按时间顺序对所有达成共识的交易进行排序,并请求主节点生成一个包含所有已处理交易的新区块。实验证明,当系统节点数从4增加到80时,传统PBFT算法的交易时延增长50.29倍,引入协调器的PBFT算法交易时延的增长34.12倍,增长率仅为前者的67.8%,系统的可扩展性有明显改善。综上,本文使用微服务架构实现在线租房平台,并且改进了区块链认证模块中PBFT共识算法的可扩展性,使之能够大规模应用于本系统中。目前,本系统已在国内某互联网租房企业稳定运行近一年。

大学生在线租房系统的设计与实现

这是一篇关于在线租房,Elasticsearch,Spark的论文, 主要内容为当下在线租房减少了租客和房东的时间与金钱成本,但是随着租房人群的成分越来越复杂,在线租房市场的细分逐渐成为一个趋势。自如租房针对大学生租房需求在自身租房系统中增加了关于大学生租房的模块,并且正在不断完善,有望成为一个独立的商业应用。论文选题来源于作者在自如实习期间所参与的大学生在线租房系统项目,实现大学生身份认证、房源搜索和自动推荐、社区分享、特定优惠等针对大学生群体的特色功能,为大学生提供一个环境适宜、价格优惠、通勤时常较短且方便与其他学生租户交流的一个平台。作者参与了系统的可行性研究、需求分析与讨论、概要设计,独立设计和实现了系统的房源管理、订单管理、社区分享和个人中心四个功能模块,并且进行了系统测试和调试。在这其中,实现了满足大学生寻求室友与社区交流的功能。作者完成的功能包含房源管理模块的房源搜索、房源推荐、预约看房、收藏房源,订单管理模块的查看订单、导出合同,社区分享模块的发帖、回复、帖子管理,个人中心的各种信息设置等功能。本系统前端采用Vue.js技术栈,包含Vuex、VueRouter、Axios和ElementUI等;后端采用基于Spring生态的Spring Boot的技术栈,包含Spring、Spring MVC、MyBatis、SpringSecurity和Redis等。房源管理中的搜索采用Elastic Search7.3.0中间件,利用自定义的中文分词器,在搜索召回中显示用户期待的搜索结果;房源推荐采用Spark mllib2.4.0机器学习中间件,采用其中的ALS(Alternating Least Squares交替的最小二乘法)召回算法,使用LR(logistic regression逻辑回归)算法进行二分类排序。目前本系统已经在自如租房系统中完成测试,论文实现的针对大学生租房的四个功能模块均已上线运行。目前,自如租房系统中注册学生用户已经超过15万,为本系统的后续迭代提供了有力的用户需求保障。

大学生在线租房系统的设计与实现

这是一篇关于在线租房,Elasticsearch,Spark的论文, 主要内容为当下在线租房减少了租客和房东的时间与金钱成本,但是随着租房人群的成分越来越复杂,在线租房市场的细分逐渐成为一个趋势。自如租房针对大学生租房需求在自身租房系统中增加了关于大学生租房的模块,并且正在不断完善,有望成为一个独立的商业应用。论文选题来源于作者在自如实习期间所参与的大学生在线租房系统项目,实现大学生身份认证、房源搜索和自动推荐、社区分享、特定优惠等针对大学生群体的特色功能,为大学生提供一个环境适宜、价格优惠、通勤时常较短且方便与其他学生租户交流的一个平台。作者参与了系统的可行性研究、需求分析与讨论、概要设计,独立设计和实现了系统的房源管理、订单管理、社区分享和个人中心四个功能模块,并且进行了系统测试和调试。在这其中,实现了满足大学生寻求室友与社区交流的功能。作者完成的功能包含房源管理模块的房源搜索、房源推荐、预约看房、收藏房源,订单管理模块的查看订单、导出合同,社区分享模块的发帖、回复、帖子管理,个人中心的各种信息设置等功能。本系统前端采用Vue.js技术栈,包含Vuex、VueRouter、Axios和ElementUI等;后端采用基于Spring生态的Spring Boot的技术栈,包含Spring、Spring MVC、MyBatis、SpringSecurity和Redis等。房源管理中的搜索采用Elastic Search7.3.0中间件,利用自定义的中文分词器,在搜索召回中显示用户期待的搜索结果;房源推荐采用Spark mllib2.4.0机器学习中间件,采用其中的ALS(Alternating Least Squares交替的最小二乘法)召回算法,使用LR(logistic regression逻辑回归)算法进行二分类排序。目前本系统已经在自如租房系统中完成测试,论文实现的针对大学生租房的四个功能模块均已上线运行。目前,自如租房系统中注册学生用户已经超过15万,为本系统的后续迭代提供了有力的用户需求保障。

大学生在线租房系统的设计与实现

这是一篇关于在线租房,Elasticsearch,Spark的论文, 主要内容为当下在线租房减少了租客和房东的时间与金钱成本,但是随着租房人群的成分越来越复杂,在线租房市场的细分逐渐成为一个趋势。自如租房针对大学生租房需求在自身租房系统中增加了关于大学生租房的模块,并且正在不断完善,有望成为一个独立的商业应用。论文选题来源于作者在自如实习期间所参与的大学生在线租房系统项目,实现大学生身份认证、房源搜索和自动推荐、社区分享、特定优惠等针对大学生群体的特色功能,为大学生提供一个环境适宜、价格优惠、通勤时常较短且方便与其他学生租户交流的一个平台。作者参与了系统的可行性研究、需求分析与讨论、概要设计,独立设计和实现了系统的房源管理、订单管理、社区分享和个人中心四个功能模块,并且进行了系统测试和调试。在这其中,实现了满足大学生寻求室友与社区交流的功能。作者完成的功能包含房源管理模块的房源搜索、房源推荐、预约看房、收藏房源,订单管理模块的查看订单、导出合同,社区分享模块的发帖、回复、帖子管理,个人中心的各种信息设置等功能。本系统前端采用Vue.js技术栈,包含Vuex、VueRouter、Axios和ElementUI等;后端采用基于Spring生态的Spring Boot的技术栈,包含Spring、Spring MVC、MyBatis、SpringSecurity和Redis等。房源管理中的搜索采用Elastic Search7.3.0中间件,利用自定义的中文分词器,在搜索召回中显示用户期待的搜索结果;房源推荐采用Spark mllib2.4.0机器学习中间件,采用其中的ALS(Alternating Least Squares交替的最小二乘法)召回算法,使用LR(logistic regression逻辑回归)算法进行二分类排序。目前本系统已经在自如租房系统中完成测试,论文实现的针对大学生租房的四个功能模块均已上线运行。目前,自如租房系统中注册学生用户已经超过15万,为本系统的后续迭代提供了有力的用户需求保障。

大学生在线租房系统的设计与实现

这是一篇关于在线租房,Elasticsearch,Spark的论文, 主要内容为当下在线租房减少了租客和房东的时间与金钱成本,但是随着租房人群的成分越来越复杂,在线租房市场的细分逐渐成为一个趋势。自如租房针对大学生租房需求在自身租房系统中增加了关于大学生租房的模块,并且正在不断完善,有望成为一个独立的商业应用。论文选题来源于作者在自如实习期间所参与的大学生在线租房系统项目,实现大学生身份认证、房源搜索和自动推荐、社区分享、特定优惠等针对大学生群体的特色功能,为大学生提供一个环境适宜、价格优惠、通勤时常较短且方便与其他学生租户交流的一个平台。作者参与了系统的可行性研究、需求分析与讨论、概要设计,独立设计和实现了系统的房源管理、订单管理、社区分享和个人中心四个功能模块,并且进行了系统测试和调试。在这其中,实现了满足大学生寻求室友与社区交流的功能。作者完成的功能包含房源管理模块的房源搜索、房源推荐、预约看房、收藏房源,订单管理模块的查看订单、导出合同,社区分享模块的发帖、回复、帖子管理,个人中心的各种信息设置等功能。本系统前端采用Vue.js技术栈,包含Vuex、VueRouter、Axios和ElementUI等;后端采用基于Spring生态的Spring Boot的技术栈,包含Spring、Spring MVC、MyBatis、SpringSecurity和Redis等。房源管理中的搜索采用Elastic Search7.3.0中间件,利用自定义的中文分词器,在搜索召回中显示用户期待的搜索结果;房源推荐采用Spark mllib2.4.0机器学习中间件,采用其中的ALS(Alternating Least Squares交替的最小二乘法)召回算法,使用LR(logistic regression逻辑回归)算法进行二分类排序。目前本系统已经在自如租房系统中完成测试,论文实现的针对大学生租房的四个功能模块均已上线运行。目前,自如租房系统中注册学生用户已经超过15万,为本系统的后续迭代提供了有力的用户需求保障。

本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主题。发布者:毕设客栈 ,原文地址:https://m.bishedaima.com/lunwen/50795.html

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