我国当今的城市化建设脚步加快,城市的流动人口也随之急剧增加。然而收入较低的流动人口和城市居民面对现在极速高涨的房价,对于买房常常望而却步。因此,求租房屋和房屋出租都面临着比较大的需求,由于出租方与承租方的信息不对称,导致一般的房屋租赁服务已经不能迎合大众的需求。当今社会计算机技术的应用越来越普遍,如何利用先进的计算机技术来避免繁琐的手工操作,弥补中介单位的不足,通过引入程序化、自动化、规范化达到事半功倍的效果,从而提高房屋租赁的效率、满足用户的需求是一个值得考虑的问题。本文通过阅读大量与基于用户意向的房屋租赁系统相关的文献和资料,首先对房屋租赁系统的现状进行了分析,然后重点对基于用户意向分析的方法进行了详细的介绍,通过基于协同过滤和用户评分的组合算法,对推荐给用户的房源进行智能分析,并通过实验证明了算法的可行性,期望最大程度满足用户需求。本系统通过建立出租方与承租方相互评分的策略期望解决两方信息不对称的问题,并利用加权协同过滤的混合算法得到房源推荐的最终结果。接着对系统进行了系统可行性分析、需求分析,然后从基于用户分析和功能模块上重点介绍了系统设计和系统实现。系统使用的开发语言为Java和Jsp,开发工具为MyEclipse,应用服务器为Tomcat。最后对系统主要进行了功能测试和性能测试。系统从用户角度出发,主要设计了 16个功能模块:登录注册、查询房源信息、发布房源信息、填写修改个人信息、推荐房源、留言评价、出租方和承租方互相评分等模块。用户的记录和评分数据存储在数据库中并建立索引,而计算房源推荐列表则在内存中进行,增快了系统的响应速度,也满足了用户的需求。整个系统满足了界面美观大方、简易操作、响应较快、功能齐全、性能良好的特点。为广大用户提供了很好的房屋租赁系统平台,为出租方和承租方都带了很大的便捷。