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基于java+springboot+mysql的基于AI的个性化家电推荐引擎研究与实现课程设计

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本项目为web大作业_基于java+springboot+mysql的基于AI的个性化家电推荐引擎开发 web大作业_基于java+springboot+mysql的基于AI的个性化家电推荐引擎设计与实现基于java+springboot+mysql的基于AI的个性化家电推荐引擎开发 毕设项目: 基于AI的个性化家电推荐引擎javaweb项目:基于AI的个性化家电推荐引擎（附源码）基于java+springboot+mysql实现基于AI的个性化家电推荐引擎。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AI的个性化家电推荐引擎作为一款基于JavaWeb技术的创新型应用，其开发旨在解决当前领域中特定的问题或提升用户体验。本论文以基于AI的个性化家电推荐引擎的设计与实现为题，深入探讨JavaWeb技术在现代互联网服务中的应用。首先，我们将介绍基于AI的个性化家电推荐引擎的背景及研究意义，阐述其在行业中的定位。接着，详述系统架构，包括前端展示、后端处理以及数据库设计，强调JavaWeb的核心角色。再者，通过实际开发过程，分析基于AI的个性化家电推荐引擎的关键技术和遇到的挑战，展示问题解决策略。最后，对项目进行测试与评估，验证基于AI的个性化家电推荐引擎的有效性和可行性，以此为同类项目提供参考。本研究期望能为JavaWeb开发领域的实践和理论研究贡献力量。

基于AI的个性化家电推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于java+springboot+mysql的基于AI的个性化家电推荐引擎研究与实现课程设计

基于AI的个性化家电推荐引擎技术框架

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能支持多种平台，既可构建桌面应用程序，也能开发Web应用。它以其为基础构建的后台系统在当前信息技术领域占据了重要地位。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，同时也涉及到计算机安全的核心问题。由于Java对内存操作的特殊方式，它能有效抵御针对Java程序的直接病毒攻击，从而增强了程序的安全性和稳定性。 此外，Java具备强大的动态运行特性，允许程序员对预定义的类进行扩展和重写，这极大地丰富了其功能性。开发者能够创建可复用的代码模块，并将其封装起来，供其他项目便捷地引用和调用，这种高效率的代码复用机制进一步提升了Java作为开发语言的实用价值和灵活性。

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。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度脱颖而出。尤为关键的是，它在实际的租赁场景中表现出良好的适用性，同时具备低成本和开源的优势，这成为我们在毕业设计中选用MySQL的主要考量因素。

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面以及复杂单页应用（SPA）。该框架旨在无缝融入现有项目，既能用于小规模的功能增强，也可支持构建全方位的前端解决方案。其核心专注于视图层，以学习曲线平缓、易整合为特点，同时具备高效的数据绑定、组件系统和客户端路由功能。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将用户界面拆分为独立且可复用的组件，每个组件承载特定的功能，从而实现代码的模块化和高可维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区支持，Vue.js为开发者提供了友好的学习环境和丰富的资源，尤其对新手而言，能迅速适应并投入开发。

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）架构形成对比。该架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端，来接入和交互服务器端的应用。之所以在现代社会中B/S架构仍然广泛应用，主要是因为它具备多方面的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构极大地简化了程序的开发流程，降低了开发者的工作复杂度。其次，对于终端用户而言，他们无需拥有高性能的计算机，仅需一个能够上网的浏览器即可访问系统，这显著降低了用户的硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种节约尤为明显。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了较好的数据安全保护，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，用户已习惯通过浏览器浏览各类信息，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任感。综上所述，B/S架构的设计模式对于满足当前项目需求是恰当且合理的。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款适宜于新手和经验丰富的Spring框架开发者使用的框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教程资源遍布网络。它能够支持并简化各种Spring项目，实现无缝集成。值得一提的是，Spring Boot内建了Servlet容器，因此无需将代码打包为WAR文件即可直接运行。此外，它还集成了应用程序监控功能，允许开发者在运行时实时监控项目状态，高效地定位和解决问题，从而促进问题的即时修复。

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，增强其模块化、可维护性和可扩展性。该模式将应用分解为三个关键部分：Model（模型）专注于数据的管理及业务逻辑的实现，独立于用户界面；View（视图）作为用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并支持用户操作；Controller（控制器）充当协调者，它接收用户的输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求。这种分离使得各组件职责明确，提升了代码的可维护性。

基于AI的个性化家电推荐引擎项目-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的个性化家电推荐引擎数据库表设计

基于AI的个性化家电推荐引擎 用户表 (gexinghua_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的个性化家电推荐引擎系统中的登录名
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码
email VARCHAR 100 用户邮箱，用于基于AI的个性化家电推荐引擎系统通信
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的个性化家电推荐引擎 日志表 (gexinghua_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的个性化家电推荐引擎系统执行的操作
description TEXT 操作描述
log_time TIMESTAMP NOT NULL 日志记录时间

基于AI的个性化家电推荐引擎 管理员表 (gexinghua_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的个性化家电推荐引擎系统的后台身份
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的个性化家电推荐引擎 核心信息表 (gexinghua_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的个性化家电推荐引擎的属性
value VARCHAR 255 NOT NULL 关联的值，描述基于AI的个性化家电推荐引擎的详细信息或配置
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的个性化家电推荐引擎系统类图

基于AI的个性化家电推荐引擎前后台

基于AI的个性化家电推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化家电推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化家电推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化家电推荐引擎测试用例

序号 测试用例名称 输入数据 预期输出 实际输出 结果
1 基于AI的个性化家电推荐引擎 登录功能 正确用户名/密码 登录成功界面 基于AI的个性化家电推荐引擎登录成功 PASS
2 基于AI的个性化家电推荐引擎 错误登录 错误用户名/密码 登录失败提示 显示“用户名或密码错误” PASS/FAIL
3 基于AI的个性化家电推荐引擎 新用户注册 合法用户信息 注册成功通知 用户名已存在/注册成功 PASS/FAIL
4 基于AI的个性化家电推荐引擎 数据查询 指定信息关键字 相关信息列表 无匹配结果/返回信息列表 PASS
5 基于AI的个性化家电推荐引擎 数据添加 新增信息数据 添加成功提示 数据添加失败/成功提示 PASS/FAIL
6 基于AI的个性化家电推荐引擎 数据修改 需修改的信息ID及新数据 更新成功通知 更新失败/成功通知 PASS/FAIL
7 基于AI的个性化家电推荐引擎 数据删除 待删除信息ID 删除确认提示 删除失败/信息消失 PASS/FAIL
8 基于AI的个性化家电推荐引擎 权限管理 管理员账户 操作权限界面 无权限访问/权限界面 PASS
9 基于AI的个性化家电推荐引擎 安全性测试 黑客攻击模拟 系统防护响应 系统崩溃/防护成功 PASS/FAIL
10 基于AI的个性化家电推荐引擎 性能测试 大量并发请求 系统响应时间 响应超时/正常处理 PASS/FAIL

基于AI的个性化家电推荐引擎部分代码实现

基于java+springboot+mysql的基于AI的个性化家电推荐引擎研究与实现课程设计源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于AI的个性化家电推荐引擎：一个创新的Javaweb应用实践》中，我深入探索了Javaweb开发的精髓。基于AI的个性化家电推荐引擎作为一个综合性Web平台，让我对Servlet、JSP、Spring Boot等技术有了扎实的理解。通过实际开发，我学会了如何构建高效的数据访问层，优化用户体验，并理解了安全策略在web应用中的重要性。此项目不仅锻炼了我的编程技能，更提升了问题解决和团队协作的能力，为未来职业生涯奠定了坚实基础。