毕业设计项目: 智能购物推荐引擎

本项目为基于javaee的智能购物推荐引擎设计与开发课程设计基于javaee的智能购物推荐引擎实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于javaee的智能购物推荐引擎实现课程设计web大作业_基于javaee的智能购物推荐引擎设计（附源码）基于javaee的智能购物推荐引擎开发基于javaee的智能购物推荐引擎设计与开发。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，智能购物推荐引擎作为JavaWeb技术的创新应用，已成为企业级解决方案的重要组成部分。本论文以“智能购物推荐引擎的设计与实现”为主题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的智能购物推荐引擎系统。首先，我们将分析智能购物推荐引擎的需求与现状，阐述其在当前市场中的重要地位。接着，详细阐述开发过程，包括技术选型、架构设计以及关键功能模块的实现。再者，深入研究智能购物推荐引擎在部署和优化中的策略，以确保系统的稳定运行。最后，通过实际案例分析和性能测试，验证智能购物推荐引擎的可行性和优越性，为同类项目的开发提供参考。该研究不仅提升JavaWeb技术的应用水平，也为智能购物推荐引擎领域的未来发展贡献理论与实践价值。

智能购物推荐引擎系统架构图/系统设计图

智能购物推荐引擎技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构而言的。在当前数字化时代，B/S架构仍然广泛应用，其主要原因在于它具备显著的优势。首先，这种架构极大地简化了软件开发过程，因为它允许用户通过标准的网络浏览器访问服务器上的应用程序，无需在每台客户端计算机上安装专门的软件。这不仅降低了用户的硬件配置要求，减少了维护成本，同时也为大规模用户群体提供了经济高效的解决方案。其次，B/S架构在数据安全性方面表现出色，因为所有数据都存储在服务器端，确保了数据的集中管理和保护。用户无论身处何地，只要有互联网连接，即可访问所需的信息和资源，实现了高度的灵活性和可访问性。再者，从用户体验角度考虑，用户已经熟悉了通过浏览器获取各种信息的习惯，如果需要他们安装额外的软件来访问特定服务，可能会引起抵触感和不安全感。因此，采用B/S架构能够提供更自然、更受用户接受的交互方式。综上所述，B/S架构在满足本设计需求方面展现出明显的优势。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它将Java代码集成到HTML文档中，以实现服务器端的逻辑处理。当用户请求JSP页面时，服务器会解析其中的Java代码并执行，随后将生成的HTML响应发送至客户端浏览器。这种机制使得开发人员能够高效地构建具备丰富交互特性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了关键角色，它们是JSP实现的基础。实质上，每一个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例，Servlet遵循标准接口来处理HTTP请求，并构造相应的响应返回给用户。

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、扩展性和模块化。Model（模型）承担着业务逻辑和数据管理的重任，独立于用户界面，专注于数据的存储、获取和处理。View（视图）作为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。Controller（控制器）作为中介，接收用户输入，协调模型和视图的协作，根据用户请求从模型获取数据并指示视图更新展示。这种分离关注点的策略显著提高了代码的可维护性。

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，既能支持传统的桌面应用程序开发，也能满足Web应用程序的需求。它以其独特的方式，将程序的后台处理能力提升到了新的高度。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据存储的抽象表示，负责管理内存空间，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类型的病毒攻击，从而提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java的动态运行机制赋予了它极高的灵活性。开发者不仅能够利用Java核心库提供的基本类，还能对这些类进行重定义和扩展，以实现更复杂的功能。这种面向对象的特性使得Java成为模块化开发的理想选择。程序员可以创建可复用的代码模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单地引入并调用相应的方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），以其特有的优势在同类产品中占据显著地位。它的核心特性包括轻量级架构、高效运行速度以及开源、低成本的属性。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积和快速的响应赢得了广泛青睐。尤其对于实际的租赁环境项目，MySQL不仅满足功能需求，而且具备经济实惠和源代码开放的优势，这正是我们在毕业设计中选用它的关键原因。

智能购物推荐引擎项目-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

智能购物推荐引擎数据库表设计

数据库表格模板

1. yinqing_USER 表 - 用户表

字段名	数据类型	注释
ID	INT	用户唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，智能购物推荐引擎系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于智能购物推荐引擎系统登录验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于智能购物推荐引擎的通信和账户恢复
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在智能购物推荐引擎系统中的注册日期
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后登录时间，记录用户最近一次在智能购物推荐引擎系统中的登录时间

2. yinqing_LOG 表 - 日志表

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	日志ID，主键
USER_ID	INT	外键，关联yinqing_USER表，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR(100)	操作描述，记录在智能购物推荐引擎系统中的具体行为
TIMESTAMP	TIMESTAMP	日志时间，记录操作发生的时间点
DETAILS	TEXT	操作详情，详细描述智能购物推荐引擎系统中的操作过程

3. yinqing_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，智能购物推荐引擎系统的管理员身份标识
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于智能购物推荐引擎系统的管理员登录验证
PRIVILEGES	TEXT	权限列表，描述管理员在智能购物推荐引擎系统中的操作权限

4. yinqing_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	注释
INFO_KEY	VARCHAR(50)	信息键，唯一标识符，用于区分不同的核心信息
INFO_VALUE	TEXT	信息值，存储智能购物推荐引擎系统的核心配置或状态信息
DESCRIPTION	VARCHAR(200)	描述，解释此核心信息在智能购物推荐引擎系统中的作用和意义

智能购物推荐引擎系统类图

智能购物推荐引擎前后台

智能购物推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

智能购物推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

智能购物推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

智能购物推荐引擎测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	测试状态
TC1	智能购物推荐引擎登录功能	1. 打开智能购物推荐引擎系统首页 2. 输入有效用户名和密码 3. 点击“登录”按钮	用户成功进入系统界面	未测试
TC2	智能购物推荐引擎注册新用户	1. 访问注册页面 2. 填写必要信息（如姓名、邮箱、密码） 3. 点击“注册”按钮	新用户账户创建成功，收到确认邮件	未测试
TC3	智能购物推荐引擎数据检索	1. 在搜索框输入关键字 2. 点击“搜索”或按回车键	显示与关键字匹配的智能购物推荐引擎信息列表	未测试
TC4	智能购物推荐引擎权限管理	1. 登录管理员账户 2. 进入权限设置页面 3. 分配/修改用户角色权限	系统保存并显示更新后的权限设置	未测试
TC5	智能购物推荐引擎异常处理	1. 提交无效数据（如空值、超长字符串） 2. 触发错误条件	系统返回错误提示，页面保持稳定	未测试

智能购物推荐引擎部分代码实现