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（附源码）基于javaweb和mysql的基于AI的个性化视频推荐系统开发

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本项目为javaweb和mysql的基于AI的个性化视频推荐系统源码下载javaee项目:基于AI的个性化视频推荐系统（附源码）javaweb和mysql实现的基于AI的个性化视频推荐系统研究与开发基于javaweb和mysql的基于AI的个性化视频推荐系统开发 【源码+数据库+开题报告】基于javaweb和mysql的基于AI的个性化视频推荐系统课程设计基于javaweb和mysql的基于AI的个性化视频推荐系统实现课程设计。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会，基于AI的个性化视频推荐系统的开发与应用已成为企业提升效率、优化服务的关键。本论文以基于AI的个性化视频推荐系统——一个基于JavaWeb技术的创新型系统为例，探讨其设计与实现过程。基于AI的个性化视频推荐系统利用JavaWeb的强大功能，旨在解决现有问题，提供更高效、安全的解决方案。首先，我们将介绍基于AI的个性化视频推荐系统的背景及意义，然后详细阐述技术选型和系统架构。接着，深入讨论核心功能模块的开发，包括前端界面设计与后端逻辑实现。最后，通过测试与评估，验证基于AI的个性化视频推荐系统的有效性，为同类项目提供参考。本文旨在展示JavaWeb在实际问题解决中的潜力，为基于AI的个性化视频推荐系统的未来发展奠定理论基础。

基于AI的个性化视频推荐系统系统架构图/系统设计图

（附源码）基于javaweb和mysql的基于AI的个性化视频推荐系统开发

基于AI的个性化视频推荐系统技术框架

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS），其独特的优势使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其轻量级、高效能的特性著称，与Oracle和DB2等其他大型数据库相比，它显得更加小巧且快速。尤为关键的是，MySQL适应于真实的租赁环境，同时具备低成本和开源代码的特质，这成为了我们选择它的核心理由。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的Java技术，它允许开发人员在HTML文档中融入Java程序段。在服务器端运行时，JSP会将这些Java代码翻译成HTML，并将生成的输出传递给用户浏览器。这项技术极大地简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着基础架构的角色。本质上，每个JSP页面在执行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet是按照标准处理HTTP请求和产生响应的一种方法，为JSP提供了强大的支撑。

Java语言

Java作为一种广泛运用的编程语言，其独特之处在于既能支持传统的桌面应用开发，也能胜任Web环境下的程序构建。它以其为基础的后台服务处理方案在当前信息技术领域占据重要地位。Java的核心机制围绕变量展开，变量实质上是对数据存储方式的抽象，它们作用于内存，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件能够抵御某些特定的病毒攻击，从而提升程序的稳定性和持久性。 此外，Java具备强大的动态执行特性，它的类库不仅包含基本的内置类，还允许开发者进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能性。这种灵活性使得开发者能够创建可复用的代码模块，一旦这些模块完成，其他项目便能轻易地引入并直接调用相关功能，显著提高了开发效率和代码的可维护性。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将应用划分为三个关键部分，以提升可维护性、可扩展性和模块化。Model（模型）专注于数据处理和业务逻辑，包含应用程序的核心数据结构，负责数据的存取和运算，而不涉及用户界面的细节。View（视图）充当用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并允许用户发起操作。它可以表现为图形界面、网页或其他形式。Controller（控制器）作为协调者，接收用户输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求，从而确保了应用中输入、处理和输出的分离，增强了代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构形成对比。这种架构模式的核心在于利用浏览器作为用户界面，与服务器进行通信以获取和提交数据。在当前信息化时代，B/S架构广泛存在，主要因为它具备显著的优势。首先，它极大地简化了程序开发流程，对开发者友好。其次，对于终端用户而言，只需具备基本的网络浏览器，无需高性能计算机，即可访问应用，这在大规模用户群体中能显著降低硬件成本。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得到提升，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷地访问所需信息和资源。在用户体验上，浏览器的普遍使用使得用户更倾向于无须额外安装软件的方式，避免了可能产生的不适应感或信任障碍。因此，从多方面权衡，B/S架构在本设计中显得尤为适宜。

基于AI的个性化视频推荐系统项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

基于AI的个性化视频推荐系统数据库表设计

基于AI的个性化视频推荐系统 用户表 (AI_users)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
id INT 11 NOT NULL 用户唯一标识
username VARCHAR 50 NOT NULL 用户名，基于AI的个性化视频推荐系统系统中的登录名
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码
email VARCHAR 100 用户邮箱，用于基于AI的个性化视频推荐系统系统通信
created_at TIMESTAMP NOT NULL 用户创建时间
updated_at TIMESTAMP NOT NULL 最后修改时间

基于AI的个性化视频推荐系统 日志表 (AI_logs)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
id INT 11 NOT NULL 日志唯一标识
user_id INT 11 NOT NULL 关联的用户ID
action VARCHAR 100 NOT NULL 用户在基于AI的个性化视频推荐系统系统执行的操作
description TEXT 操作描述
log_time TIMESTAMP NOT NULL 日志记录时间

基于AI的个性化视频推荐系统 管理员表 (AI_admins)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
id INT 11 NOT NULL 管理员唯一标识
username VARCHAR 50 NOT NULL 管理员用户名，基于AI的个性化视频推荐系统系统的后台身份
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的管理员密码
created_at TIMESTAMP NOT NULL 管理员账号创建时间
updated_at TIMESTAMP NOT NULL 最后修改时间

基于AI的个性化视频推荐系统 核心信息表 (AI_core_info)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
key VARCHAR 50 NOT NULL 核心信息键，如'product_name'，对应基于AI的个性化视频推荐系统的属性
value VARCHAR 255 NOT NULL 关联的值，描述基于AI的个性化视频推荐系统的详细信息或配置
created_at TIMESTAMP NOT NULL 信息创建时间
updated_at TIMESTAMP NOT NULL 最后修改时间

基于AI的个性化视频推荐系统系统类图

基于AI的个性化视频推荐系统前后台

基于AI的个性化视频推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化视频推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化视频推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化视频推荐系统测试用例

一、功能测试用例

序号 功能模块 测试用例ID 输入数据 预期结果 实际结果 结果判定
1 登录 TC_G01 正确用户名和密码 成功登录到基于AI的个性化视频推荐系统界面
2 注册 TC_R01 合法邮箱和密码 新用户成功注册基于AI的个性化视频推荐系统账号
3 数据查询 TC_Q01 搜索关键字 显示与关键字相关的基于AI的个性化视频推荐系统信息

二、性能测试用例

序号 功能模块 测试用例ID 并发用户数 响应时间 错误率 结果判定
1 数据加载 TC_P01 100 ≤2秒 0%
2 操作处理 TC_O01 500 ≤1秒 0.1%

三、安全性测试用例

序号 功能模块 测试用例ID 测试内容 预期结果 实际结果 结果判定
1 密码保护 TC_S01 强制密码策略 用户必须设置复杂密码
2 SQL注入 TC_S02 输入恶意SQL语句 系统应能有效防御

四、兼容性测试用例

序号 设备/浏览器 测试用例ID 预期结果 实际结果 结果判定
1 Chrome TC_C01 基于AI的个性化视频推荐系统正常运行
2 Firefox TC_C02 基于AI的个性化视频推荐系统界面显示完整
3 iOS Safari TC_C03 基于AI的个性化视频推荐系统功能不受影响

五、异常处理测试用例

序号 测试场景 测试用例ID 输入数据 预期结果 实际结果 结果判定
1 无效数据输入 TC_E01 空白或非法字符 提示用户输入错误

基于AI的个性化视频推荐系统部分代码实现

（附源码）基于javaweb和mysql的基于AI的个性化视频推荐系统开发源码下载

总结

在我的毕业设计中，我探讨了利用JavaWeb技术构建和优化基于AI的个性化视频推荐系统的实践。通过这次项目，我深入理解了Servlet、JSP以及MVC架构的核心原理。基于AI的个性化视频推荐系统的开发让我熟练掌握了Spring Boot和Hibernate框架，增强了数据库设计与优化的能力。同时，我体验了前后端交互，运用Ajax提升了用户体验。此外，面对问题时，我学会了如何调试代码和定位bug，强化了我的问题解决技巧。此次经历证明，理论知识与实战结合是提升软件开发能力的关键。