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房地产销售系统流程图(房地产销售最常用的系统)

发布时间:2024-11-23 09:23:17 学习方法 61次 作者:合肥育英学校

1、研究背景、研究意义、研究现状及发展趋势

如今,随着社会的进步,生活水平的提高,以及国内房地产行业的不断发展,越来越多的人选择在网络上了解和购房。房地产销售网站已成为房地产开发商和二手房交易不可或缺的一部分。房地产销售行业的信息量和工作量不断增加,传统的人工服务方式已经不能满足房地产销售服务。改革开放以来,国内房地产业已成为国民经济的重要增长点。为了弥补上述不足,提高效率,方便客户,基于这种情况,结合社会生产实践,开发了房地产销售管理系统,实现销售服务的信息化。

房地产销售系统流程图(房地产销售最常用的系统)

2、研究内容

本项目研究的主要内容是建立一个基于HTML的B/S架构的在线旅游管理服务平台,采用多种相关技术进行网站开发,包括JSP和SQLServer数据库技术、JAVA技术等。基于HTML的房地产网站,我把它分为两个模块:前台和后台。前台和后台是合二为一的。前台开发的主要功能需求是实现了解楼盘概况、楼盘环境、社区交通、学校便利信息、楼盘销售价格展示、与:网友留言留言互动。后台开发主要包括登录系统实现购房管理、预订管理以及管理员管理模块的其他设置等功能。经过全面测试,建成了房产销售管理平台,客户可以随时随地选择、查看待购房产的价格及房产周边环境,提高了用户便利性和服务水平。

三、研究方法

知识图谱作为一种智能、高效的知识组织方法,可以帮助用户快速、准确地查询所需的信息。从知识图谱的定义和技术架构出发,对知识图谱构建涉及的关键技术进行了自下而上的全面分析。1)解释了知识图谱的定义和内涵,给出了构建知识图谱的技术该框架根据输入知识材料的抽象程度分为三个层次:信息抽取层、知识融合层和知识处理层;2)对各个层面涉及的关键技术的研究现状进行分类讲解,逐步揭开知识图谱技术的神秘面纱及其与相关学科领域的关系;3)总结知识图谱构建技术目前面临的主要挑战和关键问题。

本文对当前国内外主要开放网络图书馆进行了比较,分析了相应的构建方法、多源知识集成、知识库更新等关键技术。进一步分析了用户意图理解、查询扩展、语义问答、线索挖掘等,从关系推理、关系与属性预测等方面出发,总结了信息检索、数据挖掘和系统的研究现状和主要问题。基于开放网络知识库的应用。

协同过滤推荐算法可以通过研究用户的偏好,从海量数据资源中向用户推荐感兴趣的内容,在电子商务中得到了广泛的应用。然而,当这类算法应用于社交网络时,传统评价指标和相似度计算的侧重点发生了变化,导致推荐算法效率低下,推荐准确率降低,导致社交网络推荐中用户满意度出现偏差。低的。针对这一问题,引入用户相似度的概念,定义社交网络中的属性相似度、相似度构成和计算方法,提出改进的协同过滤推荐算法,并给出评价推荐质量和用户满意度的方法。实验结果表明,改进算法能够有效提高社交网络中推荐的准确率,提高推荐效率,全面提升用户满意度。

五、研究计划和工作计划

1.研究计划

本课题拟采用主流B/S架构、大型关系数据库技术(如Oracle、SQL)、主流软件开发技术和现代网络通信技术来完成。

为了保证所开发系统的合理性,需要严格按照系统设计过程中涉及的各个环节来实施。具体来说,软件开发是根据用户需求构建软件系统或系统的软件部分的过程。它是一个系统工程,包括需求获取、需求分析、设计、实现和测试。因此,本课题将结合软件工程的设计思想和方法,从软件功能的设计和实现算法和方法、软件的总体结构设计和模块设计、编程与调试、程序联调与测试,以及如编写、提交程序等。分别展开内容。

二、工作计划

(1)2021年2月16日-2022年3月5日完成项目建议报告

(二)中期检查完成时间2022年3月6日—2022年3月15日

(3)2022年3月16日-2022年4月30日完成论文初稿

(4)2022年5月1日-2022年5月10日完成论文终稿

(5)相似率检测完成2022年5月11日-2022年5月25日

(6)2022年5月25日-2022年5月30日完成答辩

(七)材料归档2022年5月31日—2022年6月3日

6.参考文献。[1]肖佳.浅析基于Web的房地产销售管理系统的设计问题[J].计算机产品与流通,2018(12):120。[2]刘巧,李阳,段宏,刘瑶,秦志光。知识图谱构建技术综述[J].计算机研究与发展,2016,53(03):582-600。[3]王元卓,贾彦涛,刘大伟,金小龙,程雪琪。基于开放网络知识的信息检索与数据挖掘[J].计算机研究与发展,2015,52(02):456-474。[4]李涛,王次臣,李华康。知识图谱的开发与构建[J].南京理工大学学报,2017,41(01):22-34.DOI:10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.01.004.

[5]杨宇吉,徐斌,胡家伟,童美涵,张鹏,郑莉。一种准确高效的领域知识图谱构建方法[J].软件学报,2018,29(10):2931-2947.DOI:10.13328/j.cnki.jos.005552.

[6]张吉祥,张祥森,吴昌旭,赵增顺。知识图谱构建技术综述[J/OL].计算机工程:1-16[2022-03-06]。DOI:10.19678/j.issn.1000-3428.0061803。

[7]马中贵,倪润玉,于开航。知识图谱最新进展、关键技术及挑战[J].工程科学学报,2020,42(10):1254-1266.DOI:10.13374/j.issn2095-9389.2020.02.28。001.

[8]吴新东,董冰冰,杜新政,杨伟。数据治理技术[J]软件学报,2019,30(09):2830-2856.DOI:10.13328/j.cnki.jos.005854.

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[10]黄利伟,蒋必涛,卢守业,刘彦博,李德义。基于深度学习的推荐系统研究综述[J].计算机科学学报,2018,41(07):1619-1647。

[11]徐海玲,吴晓,李晓东,严保平。互联网推荐系统比较研究[J]软件学报,2009,20(02):350-362。

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[14]邢春晓,高凤荣,詹斯南,周丽珠。适应用户兴趣变化的协同过滤推荐算法[J].计算机研究与发展,2007(02):296-301。

[15]郭雷,马军,陈祝民,蒋浩然。一种结合推荐对象之间关联性的社交推荐算法[J].计算机科学学报,2014,37(01):219-228。

系统功能:

1、系统用户包括:系统管理员、用户

2、功能模块

1.房屋信息模块:用户和管理员可以查看待售房屋的信息。同时用户可以编辑自己的房屋信息,其他用户可以对房屋进行评价。

2.用户模块。本系统的用户主要是管理员和普通用户。管理员可以在此模块中对用户的基本信息进行操作。

3.搜索功能,用户可以根据指定需求搜索匹配的房屋

4.申请查看属性功能,通过该功能用户可以与管理员沟通查看属性。

5.反馈功能,用户可以向管理员提出建议、报告Bug、举报虚假属性。

6.推荐功能,网站首页推送一些优秀的属性。

7.交易功能,管理员可以作为第三方在线为用户完成交易。