本项目为基于B/S架构的个性化新闻推荐算法研究与应用研究与实现【源码+数据库+开题报告】web大作业_基于B/S架构的个性化新闻推荐算法研究与应用（附源码）B/S架构实现的个性化新闻推荐算法研究与应用开发与实现基于B/S架构的个性化新闻推荐算法研究与应用开发 B/S架构的个性化新闻推荐算法研究与应用源码下载（附源码）基于B/S架构的个性化新闻推荐算法研究与应用研究与实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计
在信息化社会飞速发展的今天，个性化新闻推荐算法研究与应用作为JavaWeb技术的创新应用，日益彰显其重要性。本论文以“基于JavaWeb的个性化新闻推荐算法研究与应用系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的个性化新闻推荐算法研究与应用平台。首先，我们将阐述个性化新闻推荐算法研究与应用的背景及意义，分析现有系统的不足；接着，详细描述系统的需求分析和设计策略，包括架构选择和关键技术的应用；然后，通过实例展示个性化新闻推荐算法研究与应用的开发过程，强调其实用性和可扩展性；最后，对系统进行测试评估，总结经验并提出未来改进方向。此研究不仅深化了对JavaWeb技术的理解，也为同类项目的开发提供了参考。
个性化新闻推荐算法研究与应用系统架构图/系统设计图
个性化新闻推荐算法研究与应用技术框架
MySQL数据库
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于它的特性，这些特性使其在众多同类系统中脱颖而出。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，具备体积小巧、运行速度快的优势。尤其重要的是，它在实际的租赁场景下表现良好，满足了低成本和开源的需求，这也是在毕业设计中选用MySQL的主要考量因素。
Java语言
Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持桌面应用程序的开发，也广泛应用于构建网络应用程序，特别是作为后端处理的核心技术。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据在程序中的抽象表示，用于管理内存空间，这种特性间接增强了Java程序的安全性，因为它们能抵御针对Java编写的程序的直接攻击，从而提升了程序的健壮性。此外，Java具备强大的运行时灵活性，其类库不仅包含基础类，还允许开发者重写和扩展，这使得Java的功能得以无限拓展。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关方法，极大地提高了代码的效率和可维护性。
JSP技术
JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种技术，它使开发人员能够在HTML文档中集成Java程序段。在服务器端运行时，JSP将这些Java代码转化为HTML，并将结果传递给用户浏览器。这种技术极大地简化了构建具有实时交互性的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着核心支撑的角色。本质上，每个JSP页面在执行时都会被翻译并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准规范，负责处理接收到的HTTP请求，并生成相应的响应内容。
B/S架构
B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心理念是利用Web浏览器作为客户端与服务器进行交互。这种架构模式在当下依然广泛应用，主要原因在于它能有效应对特定业务需求。首先，从开发角度来看，B/S架构极大地简化了程序的开发过程，因为它减少了对客户端硬件的依赖，用户只需具备基本的网络浏览器即可使用，大大降低了客户端的配置要求。尤其当用户基数庞大时，这种架构有助于节省用户的设备投入成本。 其次，由于数据主要存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷、安全地访问所需信息和资源，增强了系统的可访问性和灵活性。 再者，考虑到用户体验，大多数用户已习惯于通过浏览器浏览各类信息，如果需要安装专门的软件才能访问特定服务，可能会引起用户的反感和不信任。因此，采用B/S架构能够在满足用户习惯的同时，提供更为顺畅的服务体验。综上所述，选择B/S架构作为设计方案能够适应并满足实际项目的需求。
MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种常用于构建应用程序的结构化设计策略，旨在优化代码的组织和解耦不同组件。该模式提升了软件的可维护性、可扩展性和模块化。模型（Model）部分承载了应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理。视图（View）则担当用户界面的角色，展示由模型提供的信息，并且允许用户与应用进行互动，其形式可以多样，如图形界面、网页等。控制器（Controller）作为中介，接收用户的输入，协调模型和视图的协作，根据用户请求调用模型进行数据处理，并指示视图更新以反映结果。这种分层设计有助于明确职责，降低代码的复杂性，从而提高整体的可维护性。
个性化新闻推荐算法研究与应用项目-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
个性化新闻推荐算法研究与应用数据库表设计
1. gexinghua_USER - 用户表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| user_id | INT | 主键，用户ID，自增长 |
| username | VARCHAR(50) | 用户名，唯一标识个性化新闻推荐算法研究与应用中的用户 |
| password | VARCHAR(100) | 加密后的密码，用于个性化新闻推荐算法研究与应用登录验证 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于个性化新闻推荐算法研究与应用找回密码或发送通知 | |
| create_time | TIMESTAMP | 用户创建时间，记录用户在个性化新闻推荐算法研究与应用中的注册时间 |
| last_login_time | TIMESTAMP | 最后一次登录时间，记录用户最近一次在个性化新闻推荐算法研究与应用上的登录时间 |
2. gexinghua_LOG - 操作日志表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| log_id | INT | 主键，日志ID，自增长 |
| user_id | INT | 外键，引用gexinghua_USER.user_id，记录操作用户 |
| operation | VARCHAR(100) | 操作描述，详细说明在个性化新闻推荐算法研究与应用上执行的动作 |
| ip_address | VARCHAR(45) | 记录操作时的IP地址，用于个性化新闻推荐算法研究与应用日志追踪和安全分析 |
| create_time | TIMESTAMP | 日志创建时间，记录该操作在个性化新闻推荐算法研究与应用中的发生时间 |
3. gexinghua_ADMIN - 管理员表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| admin_id | INT | 主键，管理员ID，自增长 |
| username | VARCHAR(50) | 管理员用户名，用于个性化新闻推荐算法研究与应用后台登录 |
| password | VARCHAR(100) | 加密后的密码，管理员在个性化新闻推荐算法研究与应用后台的身份验证密码 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱，用于个性化新闻推荐算法研究与应用重要通知或找回密码 | |
| create_time | TIMESTAMP | 管理员账号创建时间，记录在个性化新闻推荐算法研究与应用系统中的添加时间 |
4. gexinghua_CORE_INFO - 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| info_id | INT | 主键，核心信息ID，自增长 |
| key | VARCHAR(50) | 关键字，标识个性化新闻推荐算法研究与应用中的特定核心信息，如"system_name", "version"等 |
| value | TEXT | 关联的关键字的值，如个性化新闻推荐算法研究与应用名称或版本号等 |
| update_time | TIMESTAMP | 信息更新时间，记录个性化新闻推荐算法研究与应用核心信息在系统中的最近修改时间 |
个性化新闻推荐算法研究与应用系统类图
个性化新闻推荐算法研究与应用前后台
个性化新闻推荐算法研究与应用前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
个性化新闻推荐算法研究与应用后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
个性化新闻推荐算法研究与应用测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
个性化新闻推荐算法研究与应用测试用例
个性化新闻推荐算法研究与应用 管理系统测试用例模板
确保个性化新闻推荐算法研究与应用管理系统的功能完整且稳定，满足用户需求。
- 操作系统: Windows 10 / macOS / Linux
- 浏览器: Chrome 90+ / Firefox 85+ / Safari 14+
- Java版本: 1.8+
- Web服务器: Tomcat 9+
1. 登录模块
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC01 | 正确用户名和密码 | 成功登录到个性化新闻推荐算法研究与应用系统 | - | Pass/Fail |
2. 数据添加模块
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC02 | 添加新个性化新闻推荐算法研究与应用数据 | 新数据成功保存并显示在列表中 | - | Pass/Fail |
3. 数据查询模块
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC03 | 搜索特定个性化新闻推荐算法研究与应用 | 返回匹配的个性化新闻推荐算法研究与应用信息 | - | Pass/Fail |
4. 数据修改模块
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC04 | 修改个性化新闻推荐算法研究与应用信息 | 更新后的信息保存并反映在列表中 | - | Pass/Fail |
5. 数据删除模块
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC05 | 删除个性化新闻推荐算法研究与应用记录 | 记录从列表中移除，数据库中无该记录 | - | Pass/Fail |
(此处根据实际项目需求添加相应的性能测试用例)
(此处根据实际项目需求添加相应的安全测试用例)
(此处列出对系统可能出现的异常情况的测试用例)
个性化新闻推荐算法研究与应用部分代码实现
毕设项目: 个性化新闻推荐算法研究与应用源码下载
- 毕设项目: 个性化新闻推荐算法研究与应用源代码.zip
- 毕设项目: 个性化新闻推荐算法研究与应用源代码.rar
- 毕设项目: 个性化新闻推荐算法研究与应用源代码.7z
- 毕设项目: 个性化新闻推荐算法研究与应用源代码百度网盘下载.zip
总结
在我的本科毕业论文《个性化新闻推荐算法研究与应用: 优化Javaweb应用的实践与探索》中，我深入研究了个性化新闻推荐算法研究与应用在现代Web开发中的应用。通过这个项目，我不仅巩固了Java和Web技术基础，还对Spring Boot、Hibernate等框架有了实战经验。个性化新闻推荐算法研究与应用的设计与实现让我理解了如何处理动态数据，优化前端交互，以及提升系统性能。此外，遇到问题时，我学会了独立调试代码，查阅文档，有效提升了我的问题解决能力。此过程强化了团队协作意识，为未来职场奠定了坚实基础。
还没有评论，来说两句吧...