近年来,为了解决市场经济下出现的一系列住房难的问题,南京市住房保障和房产局不断加快各区域的保障性住房建设。保障性住房项目需要建设单位、市房改办处的共同参与,最后由保障对象来选房。由于南京市住房保障事业正处于调整转型、发展迅速的关键时期,保障性住房需求量大,以信息化手段推进住房保障建设中的各项工作显得尤为重要。为了实现南京市保障性住房项目的精细化、标准化管理,同时改善用房对象选房难的问题,本文研究并实现了一套基于B/S的保障性住房建设与管理信息系统。本文首先对国内外住房保障信息化建设现状进行了深入的调研,明确了本研究课题的任务目标和研究意义。分析了目前南京市住房保障系统所面临的问题,然后对南京市保障性住房建设与管理信息系统进行了需求分析,设计出合理的软件架构,并选择了合适的开发技术。其次,本文提出了基于时间衰减因子的梯度提升回归树房源推荐算法。首先对现有的推荐系统模型进行了研究,分析了不同模型的优缺点以及适用环境,最终设计了基于时间衰减因子的梯度提升回归树房源推荐模型。通过分析用户基本信息以及用户行为日志构建用户画像,然后根据房源特征以及用户画像对推荐模型进行训练,通过hyperopt框架对模型的超参数进行了搜索,并根据特征重要性进行了特征筛选,最后将模型结果与传统模型进行了对比分析。随后本文对基于B/S的保障性住房建设与管理信息系统进行了详细的设计与实现。从功能上,本文将系统划分为系统管理、项目立项、项目计划管理、项目信息审核、房源信息管理以及房源搜索推荐几个模块。系统开发主要采用了B/S架构,遵循软件领域经典的分层架构模式,使用了Spring Boot作为应用容器,Mybatis作为数据持久层框架,使用Shiro实现权限管理,使用Maven技术实现项目管理;另外,系统使用React构建组件以及HTML、CSS、JSX对系统前端界面进行了设计与开发。最后,本文将系统部署于Tomcat容器中。该系统经过在云端服务器的运行与测试,所有功能都运行正常,并具有较高的安全性以及扩展性,很好的满足了系统需求。该系统能够很好的解决保障性住房信息化建设过程中的问题,提高了项目的运作效率,有利于南京市保障性住房项目的实施和发展。