机器学习：基于python租房推荐系统预测算法协同过滤推荐算法房源信息可视化机器学习-线性回归预测模型 Flask框架（源码+文档）✅

📅 发布时间：2026/6/19 11:09:41

机器学习：基于python租房推荐系统预测算法协同过滤推荐算法房源信息可视化机器学习-线性回归预测模型 Flask框架（源码+文档）✅ - 详解

2025-12-13 18:50 tlnshuju 阅读(0) 评论(0) 收藏举报

博主介绍：✌全网粉丝50W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌
> 想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。
点击查看作者主页，了解更多项目！
感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，任务以及论文编写等相关问题都许可给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、最全计算机大数据专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅

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

该项目是一款基于Python+Flask+MySQL构建的综合性房源服务环境，整合Echarts可视化、协同过滤推荐算法及线性回归预测模型，打造覆盖用户找房、选房、评估全流程的一站式服务。

系统以用户体验为核心，构建了完善的功能体系：注册登录模块实现用户身份管理与隐私保护，个人中心拥护个人信息维护、收藏房源及历史浏览记录管理，增强用户粘性；首页与全部房源列表提供关键词搜索、全量浏览功能，满足用户快速筛选与全面对比需求；房源详情页详尽展示户型、配套设施等信息，同步嵌入相关房源推荐，引导深度探索。

技术层面亮点突出：通过pearson_recommend.py实现基于皮尔逊相关度的协同过滤推荐算法，精准推送用户潜在感兴趣的房源；借助regression_data.py中的线性回归模型，输入面积、位置等特征即可完成房价预测，为购房成本评估提供数据支撑；Echarts可视化直观呈现房价走势、房源分布等信息，助力用户快速理解数据。

系统各模块高效衔接，从房源查找、个性化推荐到房价评估、数据可视化，全方位满足用户需求，既提升了找房效率，又借助数据支撑优化决策体验，凭借功能完整性与技术实用性，为用户提供了便捷、智能的房源服务解决方案。

2、项目界面

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

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，援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：为用户给予全面的房源信息，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，协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，用户许可浏览所有房源信息。
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：用户许可依据注册账号或登录已有账号来使用系统。
核心作用：建立用户身份管理，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：依据图表展示房价走势、房源分布等信息，帮助用户更直观地理解材料。

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)

✌通过感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可能查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关疑问都可以给我留言咨询，希望能够援助同学们顺利毕业！✌

5、源码获取方式

由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做任务的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。
点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看获取联系方式

在这里插入图片描述

机器学习：基于python租房推荐系统 预测算法 协同过滤推荐算法 房源信息 可视化 机器学习-线性回归预测模型 Flask框架（源码+文档）✅ - 详解