基于大数据和 ALS 算法实现的房源智能推荐系统 Intelligent recommendation system based on big data and ALS algorithm 成绩评定成绩项论文成绩（百分制）折合比例实得成绩（折合分）指导教师成绩30%评阅教师成绩20%答辩成绩50%总评成绩注：毕业设计（论文）成绩按百分制评定。答辩成绩不及格的（评分低于 60 分的），则该毕业设计（论文）总评成绩为答辩成绩。内容摘要目前，现有的房源信息不够透明化大多中介混淆市场，内含不为人知的商业链。有经验的租客们会通过周边房价走势和走访周边房源对比调研、筛选适合自己的房源。同时，对于用户工作地点需求和各种人群类型如大学生群体，年轻小资，或者中年人，他们希望居住的环境要求各不相同各类型条件限制这也加大了用户租房的难度。当今的租房市场并不够透，传统的实体中介已经跟不上需求。文章将介绍传统的租房信息与移动互联相结合，运用大数据收集各类房源信息聚合数据，跨平台整合信息，最后通过计算机软件开发相关技术开发出一款智能房源推荐平台推荐给用户。整个推荐系统目的就是为了解决 item 和 user 的匹配问题，本项目采用最经典的就是 CF 的方法，本质上是构建 user 和 item 的特征表达，你可以想办法用抽取特征的网络结构来提取这个表达形式，也就是常说的 embedding 方法。然后就可以直接用 user 的 emb 和所有item 的 emb 计算相似度，按照相似度高低返回推荐结果。想办法构造巧妙的或者新颖的方式抽取特征，最后选用现代化 web 框架SpringBoot+Vue 完成平台搭建关键词：房源推荐系统 ALS 算法 大数据 数据采集AbstractAt present, the existing housing information is not transparent enough. Most intermediaries confuse the market and contain unknown commercial chains. Experienced tenants will use the surrounding housing price trends and visit the surrounding houses for comparative research to screen for suitable houses.At the same time, for the user's work place needs and various types of people such as college students, young petty bourgeoisie, or middle-aged people, they want to live in different environmental requirements. Various types of conditions and restrictions have also increased the...
