本项目为Web实现的基于AI的短视频推荐系统设计(附源码)基于Web的基于AI的短视频推荐系统设计与实现Web的基于AI的短视频推荐系统源码开源Web实现的基于AI的短视频推荐系统研究与开发Web实现的基于AI的短视频推荐系统研究与开发【源码+数据库+开题报告】(附源码)基于Web实现基于AI的短视频推荐系统。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的短视频推荐系统成为了现代企业运营的关键。本论文旨在探讨和实现基于JavaWeb技术的基于AI的短视频推荐系统系统开发,以提升业务处理效率和用户体验。基于AI的短视频推荐系统系统的构建,将利用Servlet、JSP及MVC设计模式,结合数据库管理,打造一个高效、安全的网络平台。首先,我们将详细阐述基于AI的短视频推荐系统的需求分析与系统设计;其次,深入研究JavaWeb核心技术在基于AI的短视频推荐系统中的应用;最后,通过测试与优化,确保系统的稳定运行。此研究不仅对基于AI的短视频推荐系统领域有所贡献,也为JavaWeb开发提供实践参考。
基于AI的短视频推荐系统系统架构图/系统设计图




基于AI的短视频推荐系统技术框架
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产品中占据显著地位。作为轻量级但高效的解决方案,MySQL相较于Oracle和DB2等其他知名数据库,具有小巧、快速的特质。尤为适合实际的租赁环境,其低成本和开源本质是我们在毕业设计中首选MySQL的主要考虑因素。
Java语言
Java语言作为一种广泛应用的编程语言,其独特之处在于能同时支持桌面应用和Web应用的开发。它以其坚实的基础,为各种后台服务的实现提供了强大的支持。在Java中,变量扮演着核心角色,它们是数据在程序中的抽象,通过操纵内存来执行任务,这一特性间接增强了Java程序的安全性,使得由Java编写的软件对病毒具有一定的免疫力,从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的能力,其类库不仅包含基础类,允许开发者进行重写和扩展,这极大地丰富了Java的功能。开发者可以创建可复用的模块,一旦封装完成,其他项目就可以直接引入并按需调用相关方法。这种高效且灵活的特性,进一步巩固了Java在软件开发领域的地位。
JSP技术
JavaServer Pages(JSP)是一种用于创建动态Web内容的编程框架,它将Java代码集成到HTML文档中,以实现服务器端的逻辑处理。在执行过程中,JSP由服务器翻译为HTML,并将结果转发至用户浏览器。这种技术极大地简化了开发高效、交互性强的Web应用的过程。值得注意的是,JSP本质上依赖于Servlet技术,每个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,负责处理接收到的HTTP请求并生成相应的服务器响应。
MVC(Model-View-Controller)架构是一种经典的软件设计模式,旨在提升应用程序的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分:Model(模型)负责管理应用程序的核心数据和业务逻辑,独立于用户界面;View(视图)作为用户交互的界面,展示由模型提供的数据,并支持用户与应用的互动,其形态可以多样化;Controller(控制器)充当中枢,接收并处理用户的输入,协调模型和视图以响应用户请求,从而实现关注点的分离,有效提高代码的可维护性。
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。该架构的核心特点是用户通过Web浏览器即可访问和交互服务器上的应用,无需在本地计算机上安装专门的客户端软件。B/S架构在现代社会持续流行,主要原因是其在多方面展现出的优势。首先,从开发角度,B/S模式简化了程序的开发和维护,因为所有的业务逻辑和数据处理集中在服务器端。其次,对于终端用户,只需具备基本的网络浏览器环境,即可运行应用,降低了对个人计算机硬件配置的要求,从而节省了大量成本。此外,由于数据存储在服务器,用户无论身处何地,只要有网络连接,都能安全地访问个人的信息和资源。在用户体验上,浏览器的普遍使用使得用户更倾向于无需额外安装软件的访问方式,避免了可能引发的不适应或抵触感。综上所述,B/S架构在满足项目需求和提升用户满意度方面具有显著优势,因此在当前环境下仍然是一个理想的选择。
基于AI的短视频推荐系统项目-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的短视频推荐系统数据库表设计
基于AI的短视频推荐系统 管理系统数据库表格模板
1.
shipin_USER
- 用户表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否为空 | 注释 |
---|---|---|---|---|
ID | INT | 11 | NOT NULL | 用户唯一标识符 |
USERNAME | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 用户名,基于AI的短视频推荐系统系统的登录名称 |
PASSWORD | VARCHAR | 64 | NOT NULL | 加密后的密码 |
VARCHAR | 100 | NOT NULL | 用户邮箱,用于基于AI的短视频推荐系统系统通信 | |
CREATE_DATE | DATETIME | NOT NULL | 用户创建时间 | |
LAST_LOGIN | DATETIME | 最后一次登录时间 | ||
STATUS | TINYINT | 1 | NOT NULL | 用户状态(0-禁用,1-正常) |
2.
shipin_LOG
- 日志表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否为空 | 注释 |
---|---|---|---|---|
LOG_ID | INT | 11 | NOT NULL | 日志ID |
USER_ID | INT | 11 | NOT NULL |
与
shipin_USER
表关联的用户ID
|
ACTION | VARCHAR | 100 | NOT NULL | 用户在基于AI的短视频推荐系统系统执行的操作 |
ACTION_TIME | DATETIME | NOT NULL | 操作时间 | |
DESCRIPTION | TEXT | 操作描述和结果,记录基于AI的短视频推荐系统系统的用户行为详情 |
3.
shipin_ADMIN
- 管理员表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否为空 | 注释 |
---|---|---|---|---|
ADMIN_ID | INT | 11 | NOT NULL | 管理员唯一标识符 |
USERNAME | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 管理员用户名,用于基于AI的短视频推荐系统系统后台管理 |
PASSWORD | VARCHAR | 64 | NOT NULL | 加密后的管理员密码 |
VARCHAR | 100 | NOT NULL | 管理员邮箱,用于基于AI的短视频推荐系统系统内部通信 | |
CREATE_DATE | DATETIME | NOT NULL | 创建管理员的时间 | |
ROLE | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 管理员角色(如:超级管理员,内容管理员等) |
4.
shipin_INFO
- 核心信息表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否为空 | 注释 |
---|---|---|---|---|
INFO_KEY | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 关键信息标识,如:“system.name” |
INFO_VALUE | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 关联的值,基于AI的短视频推荐系统系统的配置信息 |
CREATE_DATE | DATETIME | NOT NULL | 信息创建时间 | |
UPDATE_DATE | DATETIME | 最后修改时间 | ||
DESCRIPTION | TEXT | 信息描述,说明在基于AI的短视频推荐系统中的用途 |
基于AI的短视频推荐系统系统类图




基于AI的短视频推荐系统前后台
基于AI的短视频推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的短视频推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的短视频推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的短视频推荐系统测试用例
1. 功能测试
序号 | 测试项 | 预期输入 | 预期输出 | 实际结果 | 结果判断 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 登录 | 正确用户名,基于AI的短视频推荐系统密码 | 登录成功界面 | ||
2 | 注册 | 新用户信息,基于AI的短视频推荐系统验证 | 注册成功通知 | ||
3 | 添加基于AI的短视频推荐系统 | 完整基于AI的短视频推荐系统信息 | 添加成功提示 |
2. 性能测试
序号 | 测试项 | 预期负载 | 预期响应时间 | 实际响应时间 | 结果判断 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 并发登录 | 多用户请求 | ≤2秒 | ||
2 | 大量基于AI的短视频推荐系统检索 | 大量查询 | ≤5秒 |
3. 安全性测试
序号 | 测试项 | 输入示例 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
---|---|---|---|---|---|
1 | SQL注入攻击 | 特殊字符输入 | 拒绝或无影响 | ||
2 | 基于AI的短视频推荐系统信息泄露 | 无效用户访问 | 无法访问 |
4. 兼容性测试
序号 | 测试项 | 测试环境 | 预期行为 | 实际行为 | 结果判断 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 不同浏览器 | Chrome, Firefox | 正常显示 | ||
2 | 移动设备 | iOS, Android | 可用性 |
5. 异常处理测试
序号 | 测试项 | 输入情况 | 预期响应 | 实际响应 | 结果判断 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 无效基于AI的短视频推荐系统 | 错误ID或不存在 | 显示错误信息 |
基于AI的短视频推荐系统部分代码实现
毕业设计项目: 基于AI的短视频推荐系统源码下载
- 毕业设计项目: 基于AI的短视频推荐系统源代码.zip
- 毕业设计项目: 基于AI的短视频推荐系统源代码.rar
- 毕业设计项目: 基于AI的短视频推荐系统源代码.7z
- 毕业设计项目: 基于AI的短视频推荐系统源代码百度网盘下载.zip
总结
在我的本科毕业论文《基于AI的短视频推荐系统: JavaWeb技术在企业级应用中的实践与探索》中,我深入研究了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的短视频推荐系统系统。通过本次设计,我掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心框架,并在实际开发中理解了MVC模式的运用。同时,我体验了数据库设计与优化,以及前端交互逻辑的实现,提升了问题解决和团队协作能力。基于AI的短视频推荐系统的开发过程不仅巩固了我的理论知识,更锻炼了我将理论转化为实际解决方案的实战技能。
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