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

Springboot3+Vue3+MySQL 二手房屋推荐与购买系统源码 前后端分离实战
📅 发布时间: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
ORMMybatis-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。

界面展示

交付内容

本项目为完整交付,包含:

  • 完整后端源码
  • 完整前端源码
  • 数据库初始化脚本(SQL)
  • 万字项目文档(设计文档 / 论文,可作课程设计、毕业设计参考)

获取完整源码

完整前后端源码 + 数据库脚本 + 万字项目文档见 Gitee 仓库:https://gitee.com/kangxihuang/src-K176

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