web大作业_基于java的基于AI的智能联系人推荐设计与开发

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在当前信息化时代背景下，基于AI的智能联系人推荐的开发与实现成为了JavaWeb技术应用的重要课题。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的智能联系人推荐系统。首先，我们将介绍基于AI的智能联系人推荐的基本概念及其在行业中的重要性，阐述选题的现实意义。其次，详述项目的技术框架，包括Servlet、JSP及DAO设计模式等在基于AI的智能联系人推荐中的应用。再者，深入分析基于AI的智能联系人推荐的关键功能模块实现，如用户管理、数据交互等。最后，对系统进行性能测试与优化，确保基于AI的智能联系人推荐在实际运行环境中的稳定性和效率。此研究不仅提升JavaWeb开发能力，也为同类系统的开发提供参考。

基于AI的智能联系人推荐系统架构图/系统设计图

基于AI的智能联系人推荐技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过浏览器来交互与服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍广泛应用，主要原因在于其独特的优点。首先，该架构极大地简化了开发流程，对开发者友好。其次，从用户角度出发，只需具备基本的网络浏览器环境，无需高性能计算机，即可轻松访问应用，这显著降低了用户的硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种经济效益尤为明显。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以提升，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。在用户体验层面，人们已习惯于浏览器的使用方式，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。因此，综合考虑，选择B/S架构作为设计基础能够满足实际需求并提供良好的用户体验。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）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文档中直接集成Java代码。JSP在服务器端运行，通过将这些内嵌的Java代码执行结果转化为HTML格式，随后传输至客户端浏览器。这种技术极大地简化了构建具有交互功能的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演了基础架构的角色。实质上，每一个JSP页面在执行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的协议来处理HTTP请求，并生成相应的响应，为JSP提供了强大的后端支持。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持桌面应用的开发，也能构建Web应用程序，尤其在后台服务处理领域占据重要地位。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们负责管理内存，这一特性间接增强了程序的安全性，因为Java能够抵御针对其编译程序的直接病毒攻击，从而提升了程序的健壮性。此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者对预定义的类进行扩展和重写，极大地丰富了语言的功能性。通过封装可复用的功能模块，开发者可以在不同的项目中便捷地导入并调用，提高了代码的复用性和效率。

MVC架构（Model-View-Controller）是一种广泛应用的软件设计模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三大关键模块：Model（模型）专注于数据的管理与业务逻辑，包含了数据的存储、获取和处理，而与用户界面无直接关联；View（视图）作为用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并支持用户操作，其形态可以多样化，如GUI、网页或命令行界面；Controller（控制器）担当协调者的角色，接收用户的输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而有效地解耦了各组件，增强了代码的可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。它的名称直指其实质——管理和维护基于关系的数据结构。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其轻量级、高效能的特质脱颖而出。尤为关键的是，它在实际的租赁场景下表现优异，同时具备低成本和开源的优势。这些因素共同决定了MySQL成为本次毕业设计的理想选择。

基于AI的智能联系人推荐项目-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的智能联系人推荐数据库表设计

用户表 (AI_USER)

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符, 自增长主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名, 不可为空，基于AI的智能联系人推荐系统的登录用户名
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码, 不可为空，用于基于AI的智能联系人推荐系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱, 用于基于AI的智能联系人推荐系统的通讯和找回密码
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间, 记录用户在基于AI的智能联系人推荐系统中的注册日期

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符, 自增长主键
USER_ID	INT	关联用户ID, 外键引用AI_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于AI的智能联系人推荐系统执行的操作描述
ACTION_DATE	TIMESTAMP	操作发生的时间, 记录在基于AI的智能联系人推荐系统中的具体时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址, 用于基于AI的智能联系人推荐系统的审计追踪

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符, 自增长主键
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名, 不可为空，基于AI的智能联系人推荐系统的超级用户登录名
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码, 不可为空，用于基于AI的智能联系人推荐系统的管理员身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱, 用于基于AI的智能联系人推荐系统的通讯和内部通知
PRIVILEGE_LEVEL	INT	管理员权限等级, 决定在基于AI的智能联系人推荐系统中的操作范围

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_ID	INT	核心信息唯一标识符, 自增长主键
KEY	VARCHAR(50)	信息键, 用于在基于AI的智能联系人推荐系统中唯一标识信息项
VALUE	TEXT	信息值, 存储基于AI的智能联系人推荐系统的核心配置或状态信息
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后更新时间, 记录信息在基于AI的智能联系人推荐系统中的修改时间点

基于AI的智能联系人推荐系统类图

基于AI的智能联系人推荐前后台

基于AI的智能联系人推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能联系人推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能联系人推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能联系人推荐测试用例

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	测试状态
1	基于AI的智能联系人推荐登录功能	正确用户名/密码	成功登录，跳转至主界面	未执行
2	基于AI的智能联系人推荐注册新用户	合法用户信息	注册成功，发送验证邮件	未执行
3	基于AI的智能联系人推荐数据搜索	关键词 "example"	显示包含关键词的信息列表	未执行
4	基于AI的智能联系人推荐权限管理	管理员角色	可以访问并修改所有数据	未执行
5	基于AI的智能联系人推荐多用户并发操作	两个以上用户同时编辑同一条信息	数据一致性保持，无冲突提示	未执行
6	基于AI的智能联系人推荐系统异常处理	错误的请求参数	显示友好错误信息，不崩溃	未执行
7	基于AI的智能联系人推荐移动端兼容性测试	iOS/Android设备	界面适配良好，功能正常运行	未执行
8	基于AI的智能联系人推荐数据备份与恢复	执行备份操作	备份文件生成，恢复后数据完整	未执行

基于AI的智能联系人推荐部分代码实现