1. 本选题研究的目的及意义
随着我国城市化进程的不断加快，人口向城市流动趋势日益明显，租房市场需求持续旺盛。
与此同时，互联网技术的快速发展催生了大量租房信息平台，为人们获取租房信息提供了便利。
然而，不同平台之间信息分散、数据质量参差不齐等问题也日益凸显，给租房者带来了困扰。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着互联网和大数据技术的快速发展，网络爬虫技术在各行各业的应用日益广泛，租房信息采集与分析也成为了研究热点之一。
1. 国内研究现状
国内学者在租房信息采集与分析方面开展了一系列研究工作，主要集中在以下几个方面：
1.租房信息平台比较研究：对比分析不同租房信息平台的优缺点、功能特点等，为用户选择合适的平台提供参考。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究主要包括以下几个方面的内容：
1.多平台租房信息采集：-研究主流租房信息平台的网站结构和数据特点，制定相应的爬取策略。
-利用Scrapy框架开发多线程爬虫程序，实现对目标网站数据的自动采集。
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，了解网络爬虫技术、数据挖掘技术、租房市场研究等方面的最新进展，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.需求分析：分析租房者和相关企业的信息需求，确定数据采集的目标网站、数据类型、数据规模等，为爬虫系统的设计提供依据。
3.系统设计：设计爬虫系统的架构，包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块、可视化模块等，明确各模块的功能和实现方式。
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.多平台数据融合：不同于以往研究大多集中于单个平台，本研究将利用Scrapy框架开发多站爬虫，实现对多个主流租房信息平台数据的采集和整合，构建更加全面、准确的租房信息数据库，为市场分析提供更可靠的数据基础。
2.数据分析方法创新：除了传统的统计分析方法外，本研究还将引入机器学习算法，例如回归分析、聚类分析等，对租房价格影响因素进行深入分析，并构建租房价格预测模型，以期提供更精准的市场预测结果。
3.可视化结果呈现：为了增强研究结果的直观性和易用性，本研究将利用数据可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式展现，帮助用户更直观地了解租房市场的特征和趋势，提升研究成果的实用价值。
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]黄立威,李佳骏,张佳莹,等.基于Scrapy与SVM的电商评论情感分析[J].计算机系统应用,2022,31(01):243-250.
[2]李子健,朱贵,王晓,等.基于Scrapy框架的电商网站商品评论数据采集与分析[J].电子技术与软件工程,2021(20):108-111.
[3]张宇航,刘鹏.基于Scrapy框架的微博情感分析系统设计与实现[J].电子技术与软件工程,2021(17):171-175.
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