毕业设计项目: 人工智能驱动的新闻摘要与推荐

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在信息化时代，人工智能驱动的新闻摘要与推荐的开发成为提升业务效率的关键。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的人工智能驱动的新闻摘要与推荐系统。首先，我们将阐述人工智能驱动的新闻摘要与推荐的重要性及其在当前行业中的应用背景，接着介绍JavaWeb平台的优势。随后，详细分析系统需求，设计包括前端用户界面与后端服务器架构。在此过程中，人工智能驱动的新闻摘要与推荐的数据库设计和安全性策略将是核心关注点。最后，通过实际开发与测试，验证人工智能驱动的新闻摘要与推荐系统的功能性和稳定性。此研究不仅为人工智能驱动的新闻摘要与推荐开发提供实践指导，也为JavaWeb技术在类似项目中的应用积累了宝贵经验。

人工智能驱动的新闻摘要与推荐系统架构图/系统设计图

人工智能驱动的新闻摘要与推荐技术框架

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。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化数据。由于其特有的属性，MySQL在众多同类系统中脱颖而出，成为备受青睐的选择。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对实际租赁环境的良好适应性而著称。尤为值得一提的是，MySQL秉持开源精神，成本低廉，这些优势使得它成为适合毕业设计的理想选项。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java EE领域广泛应用的集成解决方案，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在这一架构中，Spring担当核心角色，它像胶水一样整合各个组件，管理对象（bean）的创建与生命周期，贯彻依赖注入（DI）的设计原则。SpringMVC则扮演着请求处理的角色，利用DispatcherServlet调度用户请求，将其导向对应的Controller执行业务逻辑。MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，使得数据库操作更为简洁透明，通过配置文件将SQL语句映射至实体类的Mapper接口，实现了数据访问层的高效抽象。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，是相对于C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构的一种设计模式。它的核心特点是用户通过Web浏览器与服务器进行交互，而无需在本地计算机上安装专门的客户端软件。在当前数字化时代，B/S架构持续流行的原因在于其诸多优势。首先，开发者受益于其便捷性，能够更高效地进行程序开发。其次，用户端的硬件要求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，这显著降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为可观。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和访问的普遍性，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能获取所需信息。从用户体验的角度看，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，B/S架构适应了本设计项目的需求，是一种理想的解决方案。

Java语言

Java作为一种广泛采纳的编程语言，其独特之处在于既能支持桌面应用的开发，也能构建Web应用程序。它以其为核心构建的后台系统尤其受到青睐。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中发挥作用，同时也关联到计算机安全领域。由于Java对内存操作的特定方式，它能够抵御某些直接针对Java程序的病毒，从而增强了由Java编写的软件的健壮性。 Java还具备强大的动态执行特性，允许程序员不仅使用内置的基础类，还能对这些类进行重定义和扩展，这极大地丰富了Java的功能。此外，开发者可以创建可复用的功能模块进行封装，当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相应方法，大大提升了代码的效率和灵活性。

人工智能驱动的新闻摘要与推荐项目-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

人工智能驱动的新闻摘要与推荐数据库表设计

数据库表格模板

1. zhaiyao_USER 表（用户表）

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符
USERNAME	VARCHAR	用户名，用于人工智能驱动的新闻摘要与推荐登录
PASSWORD	VARCHAR	加密后的密码，用于人工智能驱动的新闻摘要与推荐身份验证
EMAIL	VARCHAR	用户邮箱，用于人工智能驱动的新闻摘要与推荐信息发送
REG_DATE	DATETIME	注册日期，记录用户在人工智能驱动的新闻摘要与推荐的注册时间
LAST_LOGIN	DATETIME	最后登录时间，记录用户最近一次登录人工智能驱动的新闻摘要与推荐的时间

2. zhaiyao_LOG 表（日志表）

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符
USER_ID	INT	关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	用户在人工智能驱动的新闻摘要与推荐执行的操作描述
TIMESTAMP	DATETIME	操作时间，记录在人工智能驱动的新闻摘要与推荐执行操作的具体时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	用户执行操作时的IP地址

3. zhaiyao_ADMIN 表（管理员表）

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符
ADMIN_NAME	VARCHAR	管理员姓名，负责人工智能驱动的新闻摘要与推荐后台管理
PASSWORD	VARCHAR	加密后的密码，用于人工智能驱动的新闻摘要与推荐后台登录
EMAIL	VARCHAR	管理员邮箱，用于人工智能驱动的新闻摘要与推荐通讯和通知
PRIVILEGE	INT	管理员权限等级，定义在人工智能驱动的新闻摘要与推荐中的操作权限

4. zhaiyao_CORE_INFO 表（核心信息表）

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR	信息键，如人工智能驱动的新闻摘要与推荐版本、公司名称等
INFO_VALUE	VARCHAR	对应的信息值
DESCRIPTION	TEXT	详细说明，解释人工智能驱动的新闻摘要与推荐该信息的作用和意义

人工智能驱动的新闻摘要与推荐系统类图

人工智能驱动的新闻摘要与推荐前后台

人工智能驱动的新闻摘要与推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

人工智能驱动的新闻摘要与推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

人工智能驱动的新闻摘要与推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

人工智能驱动的新闻摘要与推荐测试用例

I. 前提条件

系统环境: Java 8, Spring Boot 2.x, MySQL 5.7
人工智能驱动的新闻摘要与推荐数据库表已创建并填充基础数据
用户已成功登录，具备操作人工智能驱动的新闻摘要与推荐的权限

II. 功能测试用例

1. 添加人工智能驱动的新闻摘要与推荐

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC1.1	输入人工智能驱动的新闻摘要与推荐相关信息并提交	新人工智能驱动的新闻摘要与推荐记录保存成功，页面显示“添加成功”提示
TC1.2	空输入或输入非法字符	系统提示错误，人工智能驱动的新闻摘要与推荐未添加

2. 查看人工智能驱动的新闻摘要与推荐

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC2.1	在列表页点击人工智能驱动的新闻摘要与推荐ID	显示人工智能驱动的新闻摘要与推荐详细信息
TC2.2	查找不存在的人工智能驱动的新闻摘要与推荐ID	系统提示“人工智能驱动的新闻摘要与推荐不存在”

3. 修改人工智能驱动的新闻摘要与推荐

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC3.1	选择人工智能驱动的新闻摘要与推荐并修改信息，保存	人工智能驱动的新闻摘要与推荐信息更新成功，页面提示“更新成功”
TC3.2	修改时输入非法数据	系统提示错误，人工智能驱动的新闻摘要与推荐信息未更新

4. 删除人工智能驱动的新闻摘要与推荐

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC4.1	选中人工智能驱动的新闻摘要与推荐并确认删除	人工智能驱动的新闻摘要与推荐从列表中消失，提示“删除成功”
TC4.2	尝试删除不存在的人工智能驱动的新闻摘要与推荐	系统提示“人工智能驱动的新闻摘要与推荐不存在，无法删除”

III. 性能测试用例

TP1：并发10用户添加/查看/修改/删除人工智能驱动的新闻摘要与推荐，检查系统响应时间和数据一致性。

IV. 安全性测试用例

TS1：尝试越权访问其他用户的人工智能驱动的新闻摘要与推荐，确保无权限操作被阻止。

V. 兼容性测试用例

TC5：在不同浏览器（Chrome, Firefox, Safari）和操作系统（Windows, macOS, Linux）上测试人工智能驱动的新闻摘要与推荐管理功能的正常运行。

VI. 回归测试

每次功能更新后，执行所有相关测试用例以确保人工智能驱动的新闻摘要与推荐信息管理功能的稳定性。

人工智能驱动的新闻摘要与推荐部分代码实现