摘要
随着城市化进程的加速和流动人口的增加，租房市场需求日益旺盛，但传统租房平台信息过载、匹配效率低下的问题日益突出。
为了解决这些问题，个性化租房推荐系统应运而生。
本文首先阐述了租房推荐系统的概念、意义及研究现状，并介绍了Python在推荐系统开发中的优势。
接着，本文重点探讨了租房推荐系统的关键技术，包括数据收集与预处理、推荐算法选择与优化、系统架构设计以及用户界面设计等方面。
此外，本文还详细分析了当前主流的租房推荐算法，如协同过滤算法、内容推荐算法、基于知识图谱的推荐算法以及混合推荐算法等，并比较了它们各自的优缺点和适用场景。
最后，本文对租房推荐系统的未来发展趋势进行了展望，指出了系统可改进的方向和潜在的研究热点。
关键词：租房推荐系统；个性化推荐；Python；推荐算法；协同过滤；内容推荐；知识图谱
##1.1租房推荐系统租房推荐系统是一种利用信息过滤技术，根据用户的需求和偏好，从海量的房源信息中筛选出最匹配用户需求的房源，并推荐给用户的智能系统。
##1.2个性化推荐个性化推荐是指根据用户的兴趣偏好、行为习惯等信息，为用户提供量身定制的推荐服务，其目标是提高用户体验和推荐精准度。
##1.3PythonPython是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，拥有丰富的第三方库和活跃的开源社区，非常适合用于开发数据分析、机器学习和Web应用等项目，因此也成为构建租房推荐系统的理想选择。
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