（附源码）java+springboot+mysql实现的大数据分析在电商推荐中的应用代码

本项目为web大作业_基于java+springboot+mysql的大数据分析在电商推荐中的应用研究与实现基于java+springboot+mysql的大数据分析在电商推荐中的应用开发课程设计（附源码）基于java+springboot+mysql的大数据分析在电商推荐中的应用设计与实现基于java+springboot+mysql的大数据分析在电商推荐中的应用开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)web大作业_基于java+springboot+mysql的大数据分析在电商推荐中的应用基于java+springboot+mysql的大数据分析在电商推荐中的应用。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，大数据分析在电商推荐中的应用作为一款基于JavaWeb技术的创新型应用，其开发与实现旨在解决现有系统的痛点，提升用户体验。本论文以大数据分析在电商推荐中的应用为核心，探讨了利用JavaWeb技术进行系统设计与开发的全过程。首先，我们将介绍大数据分析在电商推荐中的应用的背景及意义，分析市场需求；接着，详细阐述技术选型，包括Java、Servlet和JSP等关键技术；再者，深入讨论系统架构设计及其实现细节；最后，通过测试与评估，验证大数据分析在电商推荐中的应用的性能与稳定性。此研究不仅锻炼了我们的实践能力，也为同类项目的开发提供了参考。

大数据分析在电商推荐中的应用系统架构图/系统设计图

大数据分析在电商推荐中的应用技术框架

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。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度以及对复杂查询的良好支持而著称。尤其值得一提的是，它在实际的租赁环境或其他业务场景中表现出色，因为其运营成本低廉且源代码开放。相较于Oracle和DB2等其他知名数据库系统，MySQL的这些优势使得它成为许多项目，尤其是毕业设计中的首选数据库系统。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，清晰地划分不同职责，以提升可维护性和扩展性。在该模式中，程序被划分为三个关键部分： 1. Model（模型）：这部分专注于应用程序的核心数据结构和商业逻辑。它独立于用户界面，负责数据的管理，包括存储、获取和处理，但不直接参与用户交互。 2. View（视图）：视图是用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据。它可以表现为各种形式，如图形用户界面、网页或是基于文本的终端，主要任务是呈现信息并接收用户的输入。 3. Controller（控制器）：作为应用程序的指挥中心，控制器接收并处理用户的输入，协调模型和视图的活动。它调用模型以响应用户请求，同时更新视图以展示操作结果，确保了数据流和用户交互的有效管理。通过MVC架构，开发人员能够更有效地管理代码，降低复杂性，从而提高代码的可维护性和系统的可扩展性。

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。这一架构模式的核心特点是用户通过网络浏览器来访问和交互服务器上的应用。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便利性，开发者可以更高效地构建和维护系统。其次，对于终端用户，他们无需拥有高性能的计算机，只需具备能够上网的浏览器即可，这极大地降低了硬件成本，尤其在用户基数庞大的情况下，节省了大量费用。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性方面具有一定的保证，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。在用户体验上，人们已习惯于浏览器的使用，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。综上所述，选择B/S架构作为设计方案，能够满足项目需求并提供经济、便捷和安全的服务。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款适用于各类开发人员的框架，无论您是初涉编程的新手，还是经验丰富的Spring框架老兵，都能轻松上手。丰富的学习资源，包括详尽的英文教程和中文指南，遍布国内外，为您的学习之路提供便利。该框架全面兼容Spring生态系统，使得在不同项目间切换变得轻而易举。Spring Boot的一大特色是内置了Servlet容器，这使得应用程序无需打包成WAR格式即可直接运行。此外，它还集成了应用监控功能，允许开发者在运行时动态监控项目状态，高效定位并解决问题，从而实现及时有效的故障修复。

Java语言

Java编程语言以其广泛的应用性而闻名，它既能支持传统的桌面应用程序开发，也能胜任基于浏览器的软件创作。现今，Java常被选作构建复杂后台系统的基石，其核心在于对变量的操纵，变量是Java中数据存储的概念，与内存管理紧密相关，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使其能够抵御针对特定Java程序的病毒攻击，从而提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者不仅使用预设的基础类，还能对类进行重定义和扩展，这极大地丰富了Java的功能性。开发者可以封装一系列功能模块，当其他项目需要时，只需简单引入并调用相应方法，实现了代码的高效复用。

Vue框架

Vue.js，作为一个渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面以及复杂的单页应用（SPA）。它的设计理念是无缝融入现有项目，同时也支持构建全面的前端解决方案。核心库专注于视图层，强调易学性和易整合性，具备高效的数据绑定、组件系统和客户端路由功能。Vue.js提倡组件化开发，允许开发者将应用分解为独立且可复用的组件，每个组件承载特定的功能，从而提升代码的模块化和维护性。其平滑的学习曲线、详尽的文档以及活跃的社区支持，使得新手能够迅速适应并高效开发。

大数据分析在电商推荐中的应用项目-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

大数据分析在电商推荐中的应用数据库表设计

dianshang_USER表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	主键，唯一标识符
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，大数据分析在电商推荐中的应用系统的登录标识
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于大数据分析在电商推荐中的应用系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于大数据分析在电商推荐中的应用的通信和找回密码
CREATE_DATE	DATETIME	注册时间，记录用户在大数据分析在电商推荐中的应用系统中的创建日期
LAST_LOGIN	DATETIME	最后登录时间，记录用户最近一次登录大数据分析在电商推荐中的应用的时间

dianshang_LOG表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志ID，主键
USER_ID	INT	关联的用户ID，引用dianshang_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(50)	操作描述，记录在大数据分析在电商推荐中的应用系统中的用户行为
ACTION_DATE	DATETIME	操作时间，用户在大数据分析在电商推荐中的应用执行动作的日期和时间
DETAILS	TEXT	操作详情，详细描述大数据分析在电商推荐中的应用系统中的操作内容和结果

dianshang_ADMIN表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键，用于大数据分析在电商推荐中的应用后台管理系统
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，大数据分析在电商推荐中的应用后台的身份标识
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于大数据分析在电商推荐中的应用后台系统的身份验证
CREATE_DATE	DATETIME	创建日期，管理员在大数据分析在电商推荐中的应用系统中被添加的时间

dianshang_INFO表

字段名	数据类型	描述
INFO_ID	INT	核心信息ID，主键
KEY	VARCHAR(50)	关键字，标识大数据分析在电商推荐中的应用系统中的重要配置或元数据项
VALUE	TEXT	值，与关键字关联的具体信息，存储大数据分析在电商推荐中的应用的核心设置
DESCRIPTION	VARCHAR(200)	描述，解释大数据分析在电商推荐中的应用系统中该信息的意义和用途

大数据分析在电商推荐中的应用系统类图

大数据分析在电商推荐中的应用前后台

大数据分析在电商推荐中的应用前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

大数据分析在电商推荐中的应用后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

大数据分析在电商推荐中的应用测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

大数据分析在电商推荐中的应用测试用例

一、登录功能测试

序号	测试项	输入数据	预期结果
1	正确用户名和密码	大数据分析在电商推荐中的应用管理员账号	成功登录
2	错误用户名	非大数据分析在电商推荐中的应用管理员账号	登录失败提示
3	空白用户名和密码		无法登录，提示信息

二、数据查询功能测试

序号	测试项	查询条件	预期结果
4	搜索特定大数据分析在电商推荐中的应用	存在的大数据分析在电商推荐中的应用ID	返回匹配结果
5	搜索不存在的大数据分析在电商推荐中的应用	无效大数据分析在电商推荐中的应用ID	无结果返回，提示信息
6	空白查询条件		显示所有大数据分析在电商推荐中的应用列表

三、添加大数据分析在电商推荐中的应用功能测试

序号	测试项	新增数据	预期结果
7	合法大数据分析在电商推荐中的应用信息	完整且有效的大数据分析在电商推荐中的应用数据	大数据分析在电商推荐中的应用成功添加
8	缺失必要字段	部分大数据分析在电商推荐中的应用信息为空	添加失败，提示信息
9	重复大数据分析在电商推荐中的应用信息	已存在的大数据分析在电商推荐中的应用信息	添加失败，提示信息

四、修改大数据分析在电商推荐中的应用功能测试

序号	测试项	修改内容	预期结果
10	合法修改	修改有效大数据分析在电商推荐中的应用信息	大数据分析在电商推荐中的应用信息更新成功
11	无效修改	修改为非法大数据分析在电商推荐中的应用信息	修改失败，提示信息
12	未找到大数据分析在电商推荐中的应用	修改不存在的大数据分析在电商推荐中的应用ID	未找到大数据分析在电商推荐中的应用，提示信息

五、删除大数据分析在电商推荐中的应用功能测试

序号	测试项	删除操作	预期结果
13	删除存在大数据分析在电商推荐中的应用	存在的大数据分析在电商推荐中的应用ID	大数据分析在电商推荐中的应用删除成功，从列表移除
14	删除不存在大数据分析在电商推荐中的应用	无效大数据分析在电商推荐中的应用ID	删除失败，提示信息
15	尝试删除已删除大数据分析在电商推荐中的应用	已被删除的大数据分析在电商推荐中的应用ID	提示大数据分析在电商推荐中的应用不存在

大数据分析在电商推荐中的应用部分代码实现