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1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（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系统，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，个人中心支持个人信息维护、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，又通过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
（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
python
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)🍅✌**感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！**🍅✌
5、源码获取方式
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