基于知识图谱的租房推荐系统
案例介绍
① 知识图谱可视化 房源周边有什么配套（地铁站、学校、医院、商圈），我用图数据库 Neo4j + ECharts 做了一个可视化关系图，点开房源就能看到周边环境有多方便 🗺️
② 三种智能推荐
通勤路径推荐：输入地铁站，帮你找步行15分钟内的房子 🚇
相似房源推荐：看完一套不满意？同小区、同价位房源一键推送
条件匹配推荐：区域/价格/户型/是否近地铁，精准筛选
③ 完整业务流程 注册登录 → 浏览房源 → 收藏/下单 → 支付（模拟） → 订单管理 → 申请退租，8种订单状态全跑通 ✅
④ AI 智能助手 接入了大模型，可以和 AI 对话问租房相关问题 🤖
💻 技术栈（给想了解的同学）
前端：Vue 3 + Vite + Element Plus + ECharts 后端：Spring Boot 3 + MyBatis + JWT 数据库：MySQL 8 + Neo4j 图数据库
前后端分离架构，代码结构清晰
基于知识图谱的租房推荐系统
案例介绍
简单来说，这是一个租房平台，但比普通的租房网站多了几个"黑科技"功能：
① 知识图谱可视化 房源周边有什么配套（地铁站、学校、医院、商圈），我用图数据库 Neo4j + ECharts 做了一个可视化关系图，点开房源就能看到周边环境有多方便 🗺️
② 三种智能推荐
通勤路径推荐：输入地铁站，帮你找步行15分钟内的房子 🚇
相似房源推荐：看完一套不满意？同小区、同价位房源一键推送
条件匹配推荐：区域/价格/户型/是否近地铁，精准筛选
③ 完整业务流程 注册登录 → 浏览房源 → 收藏/下单 → 支付（模拟） → 订单管理 → 申请退租，8种订单状态全跑通 ✅
④ AI 智能助手 接入了大模型，可以和 AI 对话问租房相关问题 🤖
💻 技术栈（给想了解的同学）
前端：Vue 3 + Vite + Element Plus + ECharts 后端：Spring Boot 3 + MyBatis + JWT 数据库：MySQL 8 + Neo4j 图数据库
前后端分离架构，代码结构清晰
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