当前位置：首页 > news >正文

Springboot3+Vue3+MySQL 二手房屋推荐与购买系统源码前后端分离实战

news 2026/7/27 12:40:33

一、项目简介

本项目是一个基于 Springboot3 + Vue3 + MySQL 的二手房屋推荐与购买系统，采用前后端分离架构，集成了大模型 AI 对话与智能推荐引擎。系统包含普通用户端和管理员端两大角色，普通用户可以进行房源浏览、AI 购房顾问咨询、智能推荐、预约看房、收藏管理等操作，管理员则负责用户管理、房源管理、预约管理、公告管理等后台运营工作。系统通过用户画像和 AI 模型为购房者提供个性化推荐与决策辅助。

二、技术栈

技术	说明
后端框架	Springboot 3.x
ORM	Mybatis-Plus（含分页插件、逻辑删除）
权限认证	JWT（自定义 AuthInterceptor 拦截器）
前端框架	Vue 3（Composition API + script setup）
状态管理	Pinia（useUserStore）
构建工具	Vite
数据库	MySQL 8.x
AI 接口	DeepSeek API（支持流式与普通对话）
HTTP 客户端	OkHttp 3
工具库	Hutool、FastJSON

三、功能模块

普通用户端

用户注册与登录：通过用户名和密码注册新账户，登录后获取 JWT Token 并自动跳转至首页或管理后台。
房源列表浏览：支持按区域、户型、价格区间、装修程度、朝向等条件筛选房源，并可按价格、面积、发布时间、浏览量排序。
房源搜索：输入关键词搜索房源标题、小区、标签、区域、描述等字段，结果按浏览量降序排列。
房源详情查看：点击进入房源详情页，系统自动记录浏览历史并增加房源浏览量计数。
房源收藏：点击收藏按钮切换收藏状态，收藏后房源收藏数自动更新，收藏列表展示所有已收藏房源。
AI 智能对话：与 AI 购房顾问进行多轮对话，AI 基于用户画像和平台房源数据提供个性化购房建议。
AI 智能推荐：一键触发 AI 推荐引擎，系统根据用户画像从在售房源中推荐最匹配的 5 套房源并附推荐理由与匹配分数。
预约看房：填写预约时间、联系人、联系电话及备注信息提交预约申请，预约状态初始为待确认。
我的预约：查看本人所有预约记录（支持分页），可对未完成的预约执行取消操作。
个人资料编辑：修改昵称、头像、手机号、邮箱等个人信息。
密码修改：输入原密码与新密码完成密码更新，密码经 MD5 加密存储。
购房偏好设置：设置预算范围（最低/最高）、偏好区域、偏好户型、偏好标签，用于 AI 推荐与规则推荐。
浏览历史记录：系统自动记录用户浏览过的房源 ID 及停留时长，用于构建用户画像。
搜索历史记录：系统自动保存用户的搜索关键词。
公告查看：浏览管理员发布的平台公告列表。
AI 对话历史管理：查看所有历史会话列表，点击可加载该会话的完整对话记录。

管理员端

仪表盘数据概览：展示注册用户数、在售房源数、预约总数、今日浏览数、已售房源数、推荐次数等核心指标。
用户管理：查看用户列表（支持按用户名/昵称/手机号搜索），可启用/禁用用户账号、重置用户密码为 123456、删除用户。
房源管理：查看房源列表（支持按标题/小区搜索及按状态筛选），可新增房源、编辑房源信息、上下架房源、标记为已售、删除房源。
房源表单编辑：支持填写标题、总价、单价、面积、户型、朝向、装修程度、楼层、建造年份、区域、小区、地址、封面图、图片列表、标签、描述、业主姓名、业主电话等字段，封面图和图片列表支持上传。
预约管理：查看所有预约列表（支持按状态筛选），可对预约进行确认、完成、取消操作。
公告管理：查看公告列表，可新增、编辑、删除平台公告。

四、项目总结

本项目技术亮点在于将大模型 AI 对话与智能推荐引擎融入传统二手房屋交易系统，通过用户画像和偏好设置实现个性化购房建议，同时采用 JWT 认证、Mybatis-Plus 分页逻辑、Vue3 Composition API 等主流技术栈，代码结构清晰、可扩展性强。适合作为 Java 全栈项目学习、毕业设计或课程设计，也可作为二手交易平台或推荐系统的二次开发基础。