1. 本选题研究的目的及意义
随着我国城市化进程的加速推进，租房市场规模不断扩大，租房已成为越来越多城市居民，特别是年轻群体的重要生活方式。
然而，传统的租房市场信息分散，价格不透明，租客往往需要花费大量时间和精力在各个平台之间进行比较，寻找合适的房源。
与此同时，房源信息虚假、中介服务乱象等问题也时有发生，给租客带来诸多困扰。
2. 本选题国内外研究状况综述
随着互联网技术的发展和租房市场的扩大，国内外涌现出许多与租房信息相关的研究和应用，主要集中在以下几个方面：
1. 国内研究现状
国内对于租房信息服务平台的建设和研究取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将重点研究以下几个方面的内容：
1.租房信息爬取:研究如何利用Node.js构建高效、稳定的网络爬虫，从目标租房平台抓取房源信息。
分析目标网站的页面结构和数据接口，设计爬虫策略，包括请求头设置、页面解析、数据提取等。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用以下研究方法和步骤，以确保研究的科学性和有效性：
1.文献调研法:通过查阅国内外相关领域的文献资料，了解网络爬虫技术、租房比价系统、数据挖掘等方面的研究现状、发展趋势和关键技术，为课题研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析法:通过问卷调查、访谈等方式，了解用户在租房过程中的实际需求和痛点，分析现有租房信息平台的优缺点，明确系统的功能需求、性能需求和用户体验需求。
3.系统设计法:根据需求分析的结果，设计系统的整体架构、模块划分、数据库结构、算法流程等，并绘制相应的流程图、ER图等，为系统实现提供详细的blueprints。
5. 研究的创新点
本课题将在以下几个方面进行创新，以期取得具有理论意义和应用价值的研究成果：
1.多平台数据整合:不同于现有的单一平台租房信息服务，本课题将利用Node.js爬虫技术，从多个主流租房平台抓取房源信息，打破信息孤岛，为用户提供更全面、更丰富的房源选择。
2.精准的比价算法:结合用户需求和房源特征，设计更加精准的比价算法，不仅考虑价格因素，还将交通便利性、周边环境、房屋设施等因素纳入比价体系，提供更加个性化、更符合用户需求的比价结果。
3.可视化数据分析:利用数据可视化技术，将租房市场趋势、区域价格走势、房源分布等信息以图表、地图等形式直观地展示给用户，帮助用户更好地了解市场行情，做出更明智的租房决策。
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. 王成, 谢浩, 蔡润泽, 等. 基于 Python 的链家网租房信息可视化分析[J]. 软件, 2021, 42(10): 140-144.
2. 张晓, 冯玉才. 面向租房信息监测的聚焦网络爬虫设计[J]. 微型电脑应用, 2021, 37(07): 84-88.
3. 周浩宇, 陈宇, 袁华. 基于 Python 的高校周边租房信息爬取与可视化分析[J]. 电脑知识与技术, 2021, 17(16): 107-110.
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