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研究目的：
本研究旨在基于Spring Boot开发一个专家系统房产营销智能推荐系统，并详细描述其设计与实现过程。通过该系统，房产营销人员可以利用专家系统的智能推荐功能来提高房产市场营销的效率和准确性。
开发背景：
随着互联网和智能设备的普及，房地产行业的市场竞争日益激烈。房产营销人员面临着大量的市场需求和客户信息，如何快速、准确地为客户提供合适的房产推荐成为了一个亟待解决的问题。传统的人工方式无法满足大规模的需求，因此开发一个基于专家系统的房产营销智能推荐系统势在必行。
国外研究现状分析：
目前，国外已经有一些研究者在探索房产营销领域的智能推荐系统。根据文献调研，其中一篇名为《基于知识图谱的房产营销智能推荐系统设计与实现》的论文综合运用了知识图谱、机器学习和自然语言处理等技术，通过构建和利用大规模的房产相关数据，提供了精准的房产推荐服务。其研究结果表明，该系统在提高用户满意度和房产销售效率方面取得了显著成效。
国内研究现状分析：
国内也有一些研究者对房产营销智能推荐系统进行了探索。其中一篇名为《基于深度学习的房产营销智能推荐系统设计与实现》的论文采用了深度学习技术，通过对用户的历史购房记录和个人特征进行分析，为用户提供个性化的房产推荐。研究结果显示，该系统在提高用户购房决策准确性和满意度方面取得了较好的效果。
需求分析：
人用户需求方面，房产营销人员希望能够通过系统获得客户的需求信息，并能够快速找到适合客户的房产推荐。功能需求方面，系统需要具备数据管理、推荐算法、用户反馈等功能，并能够提供个性化的推荐结果。详细描述方面，需要对系统的界面、操作流程、推荐策略等进行详细描术，确保系统能够满足用户的需求。
可行性分析：
经济可行性方面，通过市场调研和成本收益分析，确保系统开发和运行的经济可行性。社会可行性方面，通过调研用户对系统的需求和接受程度，确保系统在社会上具有可行性和需求。技术可行性方面，通过评估和选择合适的技术栈、平台和工具，确保系统的技术可行性和可扩展性。
功能分析：
根据需求分析，该房产营销智能推荐系统需要具备以下功能：
1. 用户管理：管理用户的注册、登录、信息修改等功能，保证用户身份的合法性和隐私的保护。
2. 数据管理：维护房产相关的数据，包括房源信息、用户需求信息等，在数据库中进行增删改查操作，确保数据的完整性和安全性。
3. 推荐算法：通过分析和学习用户的历史购房记录和个人特征，运用相关算法提供个性化的房产推荐服务，同时考虑房产属性和价格等因素。
4. 用户反馈：提供用户反馈功能，了解用户对推荐结果的满意度和意见建议，进一步提高推荐准确性和用户体验。
5. 推荐结果展示：将推荐结果以列表、地图等形式呈现给用户，方便用户快速了解和选择。
6. 系统管理：管理员可以对系统进行管理，包括用户权限管理、数据备份和恢复等功能，保证系统的可靠性和稳定性。
数据库表的设计:
1. 用户表 (User):
- 用户ID
- 用户名
- 密码
- 姓名
- 手机号
- 邮箱
- 其他用户相关信息
2. 房源表 (Property):
- 房源ID
- 房源标题
- 房源描述
- 房源类型
- 房源面积
- 房源价格
- 房源地理位置信息
- 其他房源相关信息
3. 用户需求表 (UserRequirement):
- 需求ID
- 用户ID (外键，与用户表关联)
- 需求标题
- 需求描述
- 需求类型
- 需求面积范围
- 需求价格范围
- 其他需求相关信息
4. 推荐结果表 (Recommendation):
- 推荐ID
- 用户ID (外键，与用户表关联)
- 房源ID (外键，与房源表关联)
- 推荐得分
- 推荐时间
- 其他推荐相关信息
5. 用户反馈表 (Feedback):
- 反馈ID
- 用户ID (外键，与用户表关联)
- 反馈内容
- 反馈时间
- 其他反馈相关信息
