基于信息抽取技术的房屋租赁信息平台的设计与实现的开题报告.docx

基于信息抽取技术的房屋租赁信息平台的设计与实现的开题报告
一、选题意义
随着互联网技术的快速发展，正逐步改变着人们的生活方式，其中之一为房屋租赁市场。目前市面上虽有租房平台，但是其房源数量不及实际房源数量的10%。同时，部分租房平台为了吸引用户，存在大量虚假房源信息，使得用户寻找合适的房源变得更加困难。因此，通过信息抽取技术设计并实现租房信息平台，将有助于提高用户的租房效率，提高信任度和用户体验。
二、研究目标
通过信息抽取技术，从互联网上获取各种租房信息，然后对其进行分析，过滤，提取需要的信息，并通过用户友好的界面展示给用户。
三、研究内容
1.设计并实现一个租房信息平台，实现以下功能：
a)各种租房信息的自动抓取；
b)各种租房信息的分析，过滤，提取；
c)用户友好的界面展示；
2.利用NLP技术对实体进行识别，并对信息进行归类，提高处理效率。
3.优化算法，使得系统对信息的分析，过滤和提取更加准确。
四、研究方法
1.调研：对目前主流的租房信息平台进行比较，拿取数据分析其优点和不足，确定我们的研究目标。
2.信息抽取：利用Python抓取租房信息，然后进行数据清洗，过滤，分组，提取出需要的信息。
3.利用自然语言处理技术对实体进行识别与分类。
4.开发架构：使用Django框架搭建一个基于MVC的web应用，实现前后端分离，减轻前端页面渲染的压力，并以用户体验和可扩展性为主要考虑因素。
五、预期成果
1.完成租房信息平台的设计与开发，提高用户租房效率。
2.验证所使用的信息抽取技术的可行性和效率。
3.输出相关技术论文，交流学术成果。
六、研究意义
本研究通过信息抽取为平台标配，将市面上所有房屋租赁信息纳入入平台的搜索范围，提供更加准确的信息给用户，创造一个更好的租房环境。同时，研究过程中我们也可以收集更多的数据，对大数据分析进行探索，为智慧城市提供更为细致和完备的房屋信息服务。