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本系统(程序+源码)带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。
研究背景:
随着互联网的普及和大数据技术的成熟,人们对于个性化推荐的需求越来越高。租房市场也不例外,用户往往需要一种更加高效、精准的方式来寻找符合自己需求的房源。传统的租房方式,用户需要手动筛选大量的房源信息,效率低下且容易错过合适的房源。因此,租房自动推荐系统的研究具有重要的现实意义和市场前景。
研究意义:
租房自动推荐系统的研究意义主要体现在以下几个方面:
研究目的:
本研究旨在开发一个功能全面、操作简便的租房自动推荐系统。该系统将通过先进的大数据和推荐算法技术,整合各类租房资源,提供全方位的租房服务。系统将具备租户管理、房东管理、房屋户型管理、房屋信息展示、预约看房、租房信息推荐、退房信息处理等功能。通过本研究的实施,期望能够提高租房服务的效率和质量,满足用户多样化的租房需求,推动租房行业的健康、快速发展。
研究内容:
本研究将围绕租房自动推荐系统的设计与开发展开研究,重点研究系统功能实现与优化。首先,对用户需求进行深入分析,明确系统应具备的基本功能和扩展功能。其次,设计系统的总体架构和数据库结构,确保系统的稳定性和可扩展性。接着,开发租户管理模块,实现租户的注册、登录、信息修改等功能;房东管理模块,实现房东的注册、登录、信息修改等功能;房屋户型管理模块,定义和分类房屋户型;房屋信息展示模块,展示各类房屋的信息;预约看房模块,处理用户的预约看房请求;租房信息推荐模块,根据用户需求和房源特性进行自动推荐;退房信息处理模块,记录和管理退房信息。通过这些功能模块的开发与整合,我们将构建一个完整、高效的租房自动推荐系统。
进度安排:
2022年9月至10月:需求分析和规划,进行用户需求调研和分析,确定系统功能和目标。
2022年11月至2023年1月:系统设计和开发,完成系统架构设计和技术选型,并开始编写代码。
2023年2月至3月:测试和优化,进行单元测试和集成测试,修复问题并优化系统性能。
2023年4月至5月:文档编写和培训,编写用户手册和系统文档,并进行相关人员的培训。
2023年5月:上线部署和维护,将系统部署到生产环境中,并定期进行维护和升级。
参考文献:
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[6]朱恒伟, 于士军, 马洪新. 面向企业需求的Java课程项目化教学改革研究[J]. 河北农机, 2020, (09): 87+110.
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以上是开题是根据本选题撰写,是项目程序开发之前开题报告内容,后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准,可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取!!
开发工具:idea/eclipse/myeclipse
数据库:mysql5.7或8.0
操作系统:win7以上,最好是win10
数据库管理工具:Navicat10以上版本
环境配置软件: JDK1.8+Maven3.3.9
服务器:Tomcat7.0
源码、数据库获取↓↓↓↓
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