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毕业设计项目: 基于AI的短视频推荐系统

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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

毕业设计项目: 基于AI的短视频推荐系统

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
EMAIL 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
EMAIL 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

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。