基于java+ssm+vue+mysql的基于机器学习的新闻热点预测实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于java+ssm+vue+mysql的基于机器学习的新闻热点预测设计与实现【源码+数据库+开题报告】基于java+ssm+vue+mysql的基于机器学习的新闻热点预测【源码+数据库+开题报告】（附源码）java+ssm+vue+mysql实现的基于机器学习的新闻热点预测开发与实现web大作业_基于java+ssm+vue+mysql的基于机器学习的新闻热点预测设计与开发java+ssm+vue+mysql的基于机器学习的新闻热点预测项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)javaee项目:基于机器学习的新闻热点预测。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，基于机器学习的新闻热点预测的设计与实现成为当前互联网技术的重要研究课题。本论文以基于机器学习的新闻热点预测为切入点，探讨基于JavaWeb的开发策略。首先，我们将详述基于机器学习的新闻热点预测的背景及意义，阐述其在现代网络应用中的价值。接着，深入分析JavaWeb技术，阐述其在基于机器学习的新闻热点预测开发中的核心角色。再者，通过具体的系统架构设计和功能模块实现，展示基于机器学习的新闻热点预测的创新点。最后，对项目进行测试与评估，以证明基于机器学习的新闻热点预测的有效性和可行性。本文旨在为JavaWeb领域的实践提供有价值的参考，推动相关技术的进一步发展。

基于机器学习的新闻热点预测系统架构图/系统设计图

基于机器学习的新闻热点预测技术框架

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种广泛采用的软件设计范式，旨在提升应用的模块化、可维护性和扩展性。在这一框架中，程序被划分为三个关键部分：模型、视图和控制器。模型专注于数据的结构和业务逻辑，处理数据的存取和运算，而与用户界面无直接关联；视图则构成了用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作，其形态可以是图形界面、网页或其他形式；控制器作为中介，接收用户的指令，协调模型和视图的工作，它向模型请求数据以响应用户需求，并指示视图更新以呈现结果。通过这种方式，MVC模式有效地解耦了各个组件，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。该架构的核心特点在于，用户通过Web浏览器即可访问和交互服务器上的应用。在当前信息化时代，B/S架构广泛存在，主要原因是其独特的优势。首先，它极大地简化了程序开发流程，降低了客户端的硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可，这显著减少了大规模用户群体的设备投入成本。其次，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。从用户体验角度看，人们已习惯于使用浏览器浏览各类信息，若需安装专用软件，可能会引发用户的抵触情绪和信任问题。因此，综合考量之下，B/S架构模式对于满足本设计项目的需求显得尤为适宜。

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。它以其轻量级架构、高效性能以及相对于Oracle和DB2等其他大型数据库系统的精简特质而著称。在实际的租赁场景下，MySQL因其开源、低成本以及易于开发的属性，成为了理想的选择，这也是在毕业设计中优先考虑使用它的主要原因。

SSM框架

在Java EE领域，SSM框架组合——Spring、SpringMVC和MyBatis构成了广泛采用的核心开发架构，尤其适用于构建复杂的企业级应用程序。Spring框架在这个体系中扮演着核心角色，它如同胶水一般整合各个组件，通过依赖注入（DI）实现对象的管理和生命周期控制。SpringMVC作为Spring的扩展，介入HTTP请求处理，DispatcherServlet调度控制器，确保请求能准确路由至对应的Controller方法。MyBatis作为JDBC的轻量级替代品，简化了数据库交互，通过配置映射文件将SQL操作与实体类关联，实现了数据访问层的灵活映射。

Java语言

Java作为一种广泛采用的编程语言，以其多平台适应性著称，既能支持桌面应用的开发，也能构建网络应用程序，尤其是作为后端服务的核心。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中代表数据，同时，Java的内存管理机制有助于防止恶意代码直接攻击由Java编写的程序，从而增强了软件的安全性。此外，Java的动态特性允许程序员重写已有的类，以扩展其功能，甚至可以创建可复用的代码模块。这些模块可以在不同的项目中轻松导入并调用，提升了开发效率和代码的可维护性。

基于机器学习的新闻热点预测项目-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

基于机器学习的新闻热点预测数据库表设计

用户表 (jiqi_USER)

字段名	数据类型	注释
ID	INT	用户唯一标识符，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，用于基于机器学习的新闻热点预测登录
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，保护基于机器学习的新闻热点预测账户安全
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于机器学习的新闻热点预测相关通知
NICKNAME	VARCHAR(50)	用户昵称，显示在基于机器学习的新闻热点预测上
REG_DATE	DATETIME	注册日期，记录用户加入基于机器学习的新闻热点预测的时间
LAST_LOGIN	DATETIME	最后一次登录时间，跟踪用户在基于机器学习的新闻热点预测的活动
STATUS	TINYINT	用户状态（0-禁用，1-正常），控制基于机器学习的新闻热点预测中的账户权限

日志表 (jiqi_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	日志ID，主键，自增长
USER_ID	INT	关联的用户ID，外键，指向jiqi_USER表
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于机器学习的新闻热点预测执行的操作描述
TIMESTAMP	DATETIME	操作时间戳，记录在基于机器学习的新闻热点预测上的行为时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，便于基于机器学习的新闻热点预测的审计和追踪
DETAILS	TEXT	操作详情，提供基于机器学习的新闻热点预测事件的详细信息

管理员表 (jiqi_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于基于机器学习的新闻热点预测后台管理
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，管理员在基于机器学习的新闻热点预测的凭证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于机器学习的新闻热点预测通讯和通知
CREATE_DATE	DATETIME	创建日期，记录管理员在基于机器学习的新闻热点预测的入职时间
PRIVILEGES	VARCHAR(255)	管理员权限，定义在基于机器学习的新闻热点预测中的操作权限和范围

核心信息表 (jiqi_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_KEY	VARCHAR(50)	关键信息标识，如系统名称、版本号等
INFO_VALUE	VARCHAR(255)	关键信息值，对应基于机器学习的新闻热点预测的核心配置或状态信息
DESCRIPTION	TEXT	信息描述，解释基于机器学习的新闻热点预测中该信息的作用和意义

基于机器学习的新闻热点预测系统类图

基于机器学习的新闻热点预测前后台

基于机器学习的新闻热点预测前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于机器学习的新闻热点预测后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于机器学习的新闻热点预测测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于机器学习的新闻热点预测测试用例

序号	测试编号	测试类型	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC001	功能测试	基于机器学习的新闻热点预测 ID:1	正确显示基于机器学习的新闻热点预测详细信息	-	未执行
2	TC002	性能测试	多个基于机器学习的新闻热点预测s请求	系统响应时间小于2秒	-	未执行
3	TC003	异常测试	非法基于机器学习的新闻热点预测 ID	显示“找不到基于机器学习的新闻热点预测”错误消息	-	未执行
4	TC004	安全测试	试图非法修改他人基于机器学习的新闻热点预测	操作失败，提示权限不足	-	未执行
5	TC005	兼容性测试	在不同浏览器（Chrome, Firefox, Safari）	基于机器学习的新闻热点预测列表正常展示	-	未执行
6	TC006	回归测试	删除基于机器学习的新闻热点预测后添加新基于机器学习的新闻热点预测	新基于机器学习的新闻热点预测成功添加，旧数据不可见	-	未执行
7	TC007	用户界面测试	基于机器学习的新闻热点预测搜索功能	搜索关键词匹配的基于机器学习的新闻热点预测s显示	-	未执行
8	TC008	数据库验证	基于机器学习的新闻热点预测数量变化	数据库中基于机器学习的新闻热点预测条目同步更新	-	未执行

基于机器学习的新闻热点预测部分代码实现