1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速和人口流动性的增强，租房市场需求持续增长，传统的线下租房方式存在信息不对称、效率低下等问题，已无法满足人们对便捷、高效租房服务的需求。
而互联网技术的快速发展为解决这些问题提供了新的思路。
本选题旨在研究和开发一个基于Python的找房租房网站，利用网络爬虫技术、数据分析技术和Web开发技术，构建一个功能完善、信息真实可靠、用户体验良好的在线租房平台。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外涌现出numerous在线租房平台，例如美国的Zillow、Apartments.com、Rent.com，以及中国的自如、贝壳找房、58同城等。
1. 国内研究现状
国内的在线租房平台起步较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将重点研究以下内容：1.数据获取:利用Python爬虫技术，从各大租房网站、房产中介网站、社交平台等渠道获取房源信息。
2.数据清洗和处理:对爬取的原始数据进行清洗、去重、格式化等处理，建立结构化的房源数据库。
3.网站功能设计:设计网站的主要功能模块，包括用户注册登录、房源搜索、房源详情展示、地图找房、用户收藏、在线沟通、预约看房等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解在线租房平台的研究现状、技术发展趋势和用户需求，为系统的设计和开发提供理论基础。
2.需求分析:通过问卷调查、用户访谈等方式，收集用户对租房网站的功能需求和非功能需求，明确系统的目标用户、功能模块和性能指标。
3.系统设计:根据需求分析结果，设计系统的架构、数据库、模块和接口，并绘制相关的设计图，例如用例图、ER图、流程图等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.数据源的多样化:不同于传统的租房网站仅仅依赖于用户发布房源信息，本研究将利用Python爬虫技术，从各大租房网站、房产中介网站、社交平台等多个渠道获取房源信息，从而保证房源信息的全面性和实时性。
2.数据分析与个性化推荐:本研究将利用数据分析技术，对房源数据进行分析，挖掘用户的租房需求，例如价格区间、地理位置、房屋类型等，并根据用户的搜索历史和偏好，实现个性化的房源推荐功能，提高用户的租房效率和满意度。
3.用户体验优化:本研究将注重用户体验，设计简洁美观的界面，提供方便快捷的操作流程，例如地图找房、在线沟通、预约看房等功能，让用户能够更加方便快捷地找到心仪的房源。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李健,孟祥武,李荣荣.基于Python语言的网络爬虫关键技术研究[J].电脑知识与技术,2021,17(34):10-13 16.
2.黄永健.基于Python的房产信息采集及可视化分析系统设计与实现[D].西安电子科技大学,2022.
3.张俊,郭阳,许满武.基于Python的高校毕业生就业信息采集与分析系统设计[J].电子技术与软件工程,2022(23):79-83.
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