5个研究背景和意义示例,教你写计算机租房论文

今天分享的是关于租房的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到租房等主题,本文能够帮助到你

互联网租房信贷手机客户端的设计与实现

这是一篇关于租房,信贷,征信,评估,手机客户端的论文, 主要内容为随着互联网的高速扩张以及金融市场的蓬勃发展,越来越多的用户想通过个人征信进行贷款,以便缓解短期的消费资金压力。结合愈发庞大的房租信贷需求,以及用户良好的市场认知,本文提出了使用智能手机APP来申请办理短期小额信用贷款,以应对个人房屋租赁中出现的年付和季付金融压力的解决方案。用户只需要在手机上下载APP,打开按照步骤填写一些简单的个人基础信息,例如:身份证号,银行信用卡信息,手机信息等,就可以迅速完成小额房租借贷,实现用户季付/年付房租。通过手机客户端简洁的业务流程和友好的APP界面设计,让用户足不出户,任何时间,地点都可以在手机上10分钟内完成小额借贷业务,并通过手机的种种特性(短信,推送消息等手段)提醒用户定时还款,提高了用户的业务使用体验。除去金融业务所需要的征信材料和资质,用户还可以通过手机提交更多的信息,用来增强个人信誉的可信度,如邮箱,任职职位,电商订单数据等。根据这些信息搜索用户在互联网上的行为,服务端通过强大的信贷评估体系进行智能的分析和判断,用来增强用户征信的准确性和可靠性。通过详细的市场调研和分析,为了能够更好的覆盖全网用户,房租信贷手机客户端需要苹果IOS平台和谷歌Android平台这两个平台进行开发。鉴于整个系统是涉及到金融信贷方面的业务,后台业务系统需要对接到银行征信系统,公安个人信息查询系统等大型系统,同时需要在互联网上抓取个人用户信息做智能评估,经过分析和讨论确认服务器应采用JAVA语言进行开发。本文针对房租信贷手机客户端的设计和实现做了详细的说明,包括前期的需求收集和分析,业务的流程分析,系统整体的架构设计以及客户端产品的原型设计/界面设计和客户端管理后台功能设计和界面设计,并且根据项目的实际情况提出了实现整个系统所需的软硬件各项指标和需求。

互联网租房信贷手机客户端的设计与实现

基于知识问答的租房推荐系统的设计与实现

这是一篇关于知识问答,租房,推荐系统,BiLSTM-CRF的论文, 主要内容为近年来,随着网络的发展与城市的进步,在线租房软件是许多外地进城务工人员寻找住宿的必备工具。但是随着网络的发展与城市的进步,房源逐渐增多,使得人们很难从中找到自己满意的房源。对于这种海量资源的抉择问题,推荐系统是一种不错的解决方案。推荐算法是实现推荐系统的核心。推荐算法通过分析用户、货品和上下文等信息,发掘出用户的偏好,将用户所喜好的货品推荐给用户。但不同的推荐算法会有各自的缺陷,例如协同过滤的推荐算法智能化程度较高,但面临着新用户的冷启动问题,基于内容的推荐算法需要用户的历史数据集为基础。在租房领域,房源的特征即房源知识,用户对于房源特征的需求即对于房源知识的偏好,单一的推荐算法不能精确地描述出用户对于房源知识的需求,从而导致推荐系统针对用户的推荐准确率低下,且对于房源数据基础量大的交互系统,采用协同过滤算法计算体系庞大,将会很大程度影响系统的响应速度。可以看出,推荐系统面临着三大挑战,分别为:(1)单一推荐算法准确率低;(2)推荐算法计算体系庞大;(3)缺乏用户房源知识偏好,导致推荐准确率低。针对以上问题,本论文从推荐算法以及房源领域的用户偏好特征挖掘两个方面展开了研究。第一,为改进推荐算法准确率低的问题,本论文从在户需求特征挖掘方面,搭建了面向房源的BiLSTM-CRF的中文命名实体识别模型。BiLSTM具有良好的收敛性,CRF层保证输出的预测标签的合法。模型抽取出的用户关于房源的需求特征,通过kafka传递到推荐模块,推荐模块依据知识问答模块提取的用户需求特征,过滤针对用户的推荐数据中满足用户需求特征的房源,生成为最终的推荐结果,以此提升推荐模块的准确率。经过多次实验的参数改进,该模型在南京房源租房领域的实体识别准确率达到了98%。第二,在推荐算法方面,本论文实现基于价格的kmeans++、基于TF-IDF的内容推荐算法,以及基于ALS的协同过滤的混合推荐算法。最后通过基于准确率的评价标准,对比了其他类型的推荐算法,实验表明,本论文提出的实时混合推荐算法相比于其它的推荐算法准确度提升了5%左右。在以上研究的基础上,设计实现了基于知识问答的租房推荐系统。综上所述,本论文针对多种推荐算法结合数据基础以优先级计算来实现的混合推荐算法,以及通过搭建的BiLSTM-CRF命名实体识别模型实现知识问答来完善用户需求特征,随着租房领域的数据量的扩展与租房需求量的提升,能有效的改善租房系统的推荐准确率,提升租房推荐系统用户的交互体验,具有一定的理论与应用价值。

租房推荐模型构建与微信小程序的实现

这是一篇关于推荐系统,聚类算法,标签权重,租房,微信小程序的论文, 主要内容为大数据时代在信息技术和互联网的不断发展下已经到来,庞大的数据资源已经成为各个领域重要的资产,在电子商务、个性化广告、社交网络、物流配送、视频影音等众多领域,大数据正在协助企业不断创新运营模式和发展新的业务。然而信息过载也让企业和用户面临很大的挑战,对用户来说,在海量数据中找到有价值的、自己感兴趣的信息是一件很困难的事;对企业来说,明白用户的需求,为用户提供便捷高效的服务和有质量的内容也是一件很困难的事,推荐算法就是解决这个难题的工具。推荐算法通过分析用户的行为,找到用户的个性化需求,然后在海量数据中筛选出用户可能感兴趣的内容推送给用户。不同的业务场景有不同的特点,结合具体实际情况对推荐算法进行优化才能给出高效、准确的推荐结果。本文结合租房场景构提出构建租房推荐模型和微信小程序的实现,主要工作内容如下:首先,提出基于标签权重的租房模型,结合在线实时推荐、离线推荐、反馈推荐等多种推荐方式,给出运行效率高、结果准确、可解释强的推荐算法;利用奇异值分解和矩阵降维对所有用户行为数据进行分析计算,提取出所有用户最感兴趣的房源标签,解决了推荐算法中存在的冷启动问题。其次,提出基于密度峰值的k-medoids聚类算法用于基于地理位置的推荐。与传统k-medoids聚类算法相比,基于密度峰值的k-medoids聚类算法拥有更高的运行效率和稳定性。弥补了基于标签权重的租房模型存在的不足,通过离散分布的经纬度确定租房场景中用户想要找房的区域。最后,结合租房推荐模型设计并实现了基于微信小程序的租房系统。该系统移植性强,可扩展性强,部署简单。可以根据具体的需求,扩展系统的功能,具有很强的实用性。