3 需求分析
3.1 系统的设计模式
基于大数据技术的购房推荐系统的设计与实现项目采用了B/S（浏览器/服务器）架构和MVC（模型-视图-控制器）设计模式。这些设计模式在现代网络应用开发中非常常见，特别适合于处理和展示大量数据的系统，如购房推荐系统。在该系统中，B/S架构简化了用户的访问方式，购房者无需在本地安装额外的软件，即可通过网络浏览器访问购房推荐平台。服务器端负责处理来自浏览器的请求，执行业务逻辑，并将处理结果返回给浏览器进行展示，从而支持高效的用户交互。这种架构优化了系统的部署和维护过程，同时提升了用户界面的友好性和可访问性。
MVC设计模式在购房推荐系统中的应用确保了应用逻辑的清晰分离，提高了代码的可维护性和扩展性。模型（Model）部分负责封装与业务逻辑相关的数据以及定义操作数据的规则，视图（View）部分负责向用户展示数据，控制器（Controller）部分处理用户输入，操作模型，并选择视图进行数据显示。当用户请求查看某个楼盘的详细信息时，控制器接收请求，模型从数据库中获取数据，视图则将这些数据呈现给用户。这种设计模式不仅增加了系统响应的灵活性，还使得数据管理和用户界面更新可以独立进行，降低了各部分间的依赖性。MVC模式促进了前端和后端开发的有效协作，使得系统开发更为高效和结构化。通过这些设计模式，购房推荐系统能够有效地处理和展示复杂的房产数据，同时提供动态且响应迅速的用户体验。
3.2 系统的设计目标
基于大数据技术的购房推荐系统的设计与实现项目的设计目标旨在提供一个高效、可靠且用户友好的平台，以支持购房者的决策需求和房地产市场分析。系统的设计包括几个关键方面：
（1）操作简便性：系统界面必须简洁直观，确保所有购房者和房地产分析师可以轻松地访问和利用系统功能。界面设计注重用户体验，使得购房者可以快速查找和浏览房产信息，而分析师可以有效地管理数据和分析市场趋势。
（2）角色差异化管理：系统应支持多种用户角色，并为每种角色提供定制的功能界面和权限设置。普通购房者可访问房产浏览和个性化推荐，房地产经纪人则能够发布房源信息和查看购房者反馈，而系统管理员则能够访问后台数据管理和系统监控界面。
（3）后台管理功能：提供全面的数据管理功能，包括数据更新、编辑和删除等，确保管理员可以高效地进行房产信息管理和系统维护。这确保了系统数据的准确性和时效性，是系统可靠性的关键。通过实现这些设计目标，购房推荐系统将能够为用户提供一个功能全面、响应迅速的房产信息分析和推荐平台。系统中的数据存储在高效的MySQL数据库中，结合Scrapy提供的实时房产数据抓取和Flask支持的动态内容呈现，确保系统既具备高性能也满足房地产市场的复杂需求。
3.3功能需求分析
系统主要包括以下几大功能模块：
图3-1 管理员用例图
（2）用户用例图
用户用例图如下所示：
图3-2用户用例图
4 系统数据库详细设计
4.1 系统总体架构设计
本系统使用的数据库为MySQL数据库，选择该数据库的原因是因为该数据库开源、免费，且相对简便，且由于使用人数众多，在处理问题上会得到更多已知的帮助。系统，其体量并不会很大，也很适合MySQL数据库的特点，本项目采用MySQL作为本项目的数据库和进行数据表的设计。
如图4-1是该系统软件的总体功能结构图：
图4-1 总体功能结构图
5 系统的详细设计
5.1 系统网页设计原则
这次设计的系统网页的结构设计中，导航栏是不可或缺的元素，它不仅帮助用户理解网站的结构，还方便用户快速跳转到感兴趣的页面。导航栏应清晰展示各主要功能模块，如新闻浏览、最新热点、用户登录等，每个链接都应直观表示其功能，避免用户在使用过程中迷路。同时的话对于响应式设计，考虑到用户可能通过不同设备访问系统，网页必须在各种屏幕尺寸和分辨率上都能保持良好的可用性和布局稳定。这不仅提升了用户体验，也扩展了系统的可访问性。
5.2 系统登录
基于大数据技术的购房推荐系统的设计与实现，提供用户后台管理的登录注册，注册登录之后即可进行后台数据编辑的管理和修改查看。
5.3 用户管理
用户管理：管理系统用户的账户信息。
核心代码：
// 获取用户信息
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this.xingbieOptions = “男,女”.split(‘,’)
},
图5.2 用户信息管理界面
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