2019年作为5G元年,各国陆续开启5G商用化进程,智能手机也在日常生活中越来越重要,人们可以随时随地利用移动网络获取信息。但是在这个信息爆炸和互联网应用丛生的时代,“信息过载”问题也是越来越严重,信息缺乏针对性。在房地产行业同样也存在这种问题。而个性化推荐作为一种新兴的有效的解决办法,可以根据用户偏好主动推荐其可能感兴趣的产品或信息,有助于用户从繁杂的商品或信息中解放出来。本文设计的一个移动端的基于WEBGIS武汉市房地产信息服务网站,包含武汉市楼盘信息展示、房地产相关的新闻资讯推荐和地图展示导航等功能,旨在帮助武汉市及周边的市民快速的浏览合适的房产信息,提供给用户提供看房线路规划功能,此外,给用户个性化推荐房地产相关的政策新闻、居家窍门和法律维权等文章,提高文章的针对性。在数据获取方面,本文利用爬虫技术对楼盘数据和新闻文章进行采集整理;楼盘信息展示方面结合WEBGIS技术良好的可视化功能,能够在地图上展示出楼盘的位置和周边的设施,直观形象;为了能够让用户获取感兴趣的新闻资讯,本文使用了Lambda实时和离线计算构架,离线计算根据用户基础信息和历史浏览记录利用基于模型的协同过滤和基于内容混合的推荐方法深入挖掘用户喜好,同时用CTR点击预测模型对推荐的结果集进行点击率预测排序,优选点击概率高的文章进行推荐;实时部分会对最新和最热的文章进行记录。之后通过调整实时部分和离线部分结果进行混合比例给用户推送文章,既能把握用户的短期偏好,又能挖掘深层偏好。最后,为了方便用户去实地看房,结合百度地图API的导航和线路规划接口,给用户规划出行线路。本文按照软件工程思想,对网站的设计与实现进行了分析和介绍,包括有需求分析、总体设计、详细设计以及功能实现等部分。之后测试本网站的功能和展示界面,测试结果显示,文章推送结果能够有效契合读者喜好,帮助用户快速获取到感兴趣的信息;楼盘地理位置展示和线路导航功能也能快速的展示出行方案,方便快捷,节约用户时间,提高用户黏度。总之,该系统具有较高的使用价值和推广价值。