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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Flask框架、Echarts可视化、HTML、MySQL数据库
房源推荐：协同过滤推荐算法、使用皮尔逊相关度计算公式、 pearson_recommend.py
房价预测：机器学习-线性回归预测模型

2、项目界面

（1）系统首页—搜索功能、房源信息展示

（2）房源推荐

（3）房源详情页

（4）房源详情页2–房源推荐

（5）房价预测

（6）查看全部房源列表

（7）个人中心

（8）注册登录

3、项目说明

技术栈：
Python语言、flask框架、Echarts可视化、HTML、MySQL数据库
房源推荐：协同过滤推荐算法、使用皮尔逊相关度计算公式、 pearson_recommend.py
房价预测：机器学习-线性回归预测模型 regression_data.py

1. 系统首页

• 功能：提供搜索功能，用户可以通过关键词搜索房源信息。
• 展示内容：展示房源列表，包括房源的基本信息（如图片、价格、位置等）。
• 核心作用：作为用户进入系统的入口，提供快速筛选和查找房源的功能。

2. 房源推荐

• 功能：基于协同过滤推荐算法，为用户推荐可能感兴趣的房源。
• 技术实现：使用皮尔逊相关度计算公式（pearson_recommend.py）来评估用户之间的相似性，并根据相似用户的喜好进行推荐。
• 核心作用：提高用户体验，帮助用户发现潜在感兴趣的房源。

3. 房源详情页

• 功能：展示房源的详细信息，包括图片、价格、户型、配套设施等。
• 推荐功能：在详情页中嵌入相关房源推荐，进一步引导用户探索更多选项。
• 核心作用：为用户提供全面的房源信息，帮助用户做出决策。

4. 房价预测

• 功能：基于线性回归模型预测房价。
• 技术实现：使用机器学习中的线性回归算法（regression_data.py），通过输入相关特征（如面积、位置等）来预测房价。
• 核心作用：为用户提供房价走势的参考，帮助用户评估购房成本。

5. 查看全部房源列表

• 功能：展示所有房源的列表，用户可以浏览所有房源信息。
• 核心作用：为用户提供全面的房源概览，方便用户进行对比和筛选。

6. 个人中心

• 功能：用户可以管理个人信息、查看收藏房源、历史浏览记录等。
• 核心作用：增强用户粘性，提供个性化的用户体验。

7. 注册登录

• 功能：用户可以通过注册账号或登录已有账号来使用系统。
• 核心作用：实现用户身份管理，保护用户数据和隐私。

8. 可视化展示

• 技术实现：使用 Echarts 进行数据可视化。
• 核心作用：通过图表展示房价走势、房源分布等信息，帮助用户更直观地理解数据。

4、核心代码

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 基于线性回归模型预测功能
def linear_model_main(X_parameter, Y_paramter, predict_value):
    # 1. 创建线性回归模型
    regr = LinearRegression()
    # 2. 训练线性回归模型
    regr.fit(X_parameter, Y_paramter)
    # 3. 预测新的样本
    predict_value = np.array([predict_value]).reshape(-1, 1)
    predict_outcome = regr.predict(predict_value)
    # 4. 返回预测新值
    return predict_outcome
if __name__ == '__main__':
    # 广告费和销售额
    x_data = [[4], [8], [9], [8], [7], [12], [6], [10], [6], [9], [10], [6]]
    y_data = [9, 20, 22, 15, 17, 23, 18, 25, 10, 20, 20, 17]
    # predict_value = 6    # 新样本值
    predict_value = 8    # 新样本值
    predict_outcome = linear_model_main(x_data, y_data, predict_value)[0]
    print('预测结果:', predict_outcome)

5、源码获取方式

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