javaee实现的基于深度学习的个性化酒类推荐系统开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为（附源码）基于javaee的基于深度学习的个性化酒类推荐系统研究与实现javaee的基于深度学习的个性化酒类推荐系统源码下载基于javaee的基于深度学习的个性化酒类推荐系统课程设计基于javaee的基于深度学习的个性化酒类推荐系统实现课程设计毕业设计项目: 基于深度学习的个性化酒类推荐系统javaee实现的基于深度学习的个性化酒类推荐系统代码【源码+数据库+开题报告】。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，基于深度学习的个性化酒类推荐系统的开发与应用成为当前Web技术领域的热点。本论文以基于深度学习的个性化酒类推荐系统为核心，探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的网络平台。首先，我们将对基于深度学习的个性化酒类推荐系统的市场需求与现状进行分析，阐述研究其的重要性和紧迫性。其次，详细阐述JavaWeb开发环境的搭建及核心技术，如Servlet、JSP与MVC模式，以此为基于深度学习的个性化酒类推荐系统的设计奠定基础。再者，通过实际开发过程，展示基于深度学习的个性化酒类推荐系统的功能模块设计与实现，强调其实用性和创新点。最后，对项目进行测试与优化，总结开发经验，为同类项目的开发提供参考。此研究旨在推动JavaWeb技术在基于深度学习的个性化酒类推荐系统领域的实践应用，以适应快速发展的互联网环境。

基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统架构图/系统设计图

基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统架构图,基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统设计图

基于深度学习的个性化酒类推荐系统技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多功能性著称。它不仅支持桌面应用程序的开发，还广泛用于构建网络应用程序，尤其是作为后端技术来处理各种程序的需求。在Java中，变量是基本的数据存储单元，它们在内存中存储信息，同时，对变量的操作直接关联到计算机系统的内存管理，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使其对病毒具有一定的免疫力，从而提升程序的稳定性和持久性。 Java还具备强大的运行时灵活性，其类库不仅包含基础类，还允许开发者通过重写和扩展来实现更复杂的功能。这种面向对象的特性使得Java能够实现丰富的功能模块化，开发者可以封装常用功能，供其他项目轻松引用和调用，极大地提高了代码的复用性和开发效率。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构相对，主要特点是用户通过浏览器来与服务器进行交互。在当前信息化社会，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，该架构在开发层面具有高效性，便于程序的维护和更新。其次，从用户角度，B/S架构对客户端硬件配置要求较低，只需具备网络浏览器即可，极大地降低了用户的硬件投入，尤其在用户基数庞大的情况下，这种节省尤为显著。再者，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了较好的数据安全保护，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。此外，考虑到用户体验，用户已习惯于浏览器的便捷操作，避免安装多个专用软件可以减少用户的抵触感，增强信任。因此，从多方面权衡，选择B/S架构作为设计基础能够满足实际需求。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它融合了HTML与Java编程，使开发人员能够在网页中直接嵌入Java脚本。这些JSP页面在服务器上执行，其内部的Java代码会被转化并整合到HTML响应中，随后发送至用户浏览器。这种技术极大地简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。值得注意的是，JSP本质上依赖于Servlet，即Java服务器端程序。在实际运行时，每个JSP页面都会被翻译并编译为一个Servlet实例。Servlet作为一种标准接口，负责处理HTTP请求并生成相应的服务器响应，为JSP提供了坚实的后端支持。

MVC（模型-视图-控制器）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、提升可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型、视图和控制器。模型封装了应用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。视图则呈现给用户，作为与应用交互的界面，它可以是各种形式，如图形界面、网页或文本终端，主要任务是展示模型提供的数据。控制器充当着中介的角色，接收用户的指令，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显示。通过这种解耦方式，MVC模式有效地分离了关注点，增强了代码的可维护性。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS），其独特优势使其在同类系统中备受青睐。MySQL以其轻量级、高效能的特性区别于Oracle和DB2等其他大型数据库，尤其适合实际的租赁环境需求。此外，其经济性与开源本质是主要采纳理由，允许低成本实施且便于开发，这些都是我们选择MySQL的关键因素。

基于深度学习的个性化酒类推荐系统项目-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

基于深度学习的个性化酒类推荐系统数据库表设计

jiulei_USER 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统中的主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统的登录
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储，保护基于深度学习的个性化酒类推荐系统用户账户安全
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱，基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统中的联系方式
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册时间，记录加入基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统的时间

jiulei_LOG 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	操作日志ID，基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统操作记录的主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		关联jiulei_USER表的用户ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR	200	NOT NULL		描述用户在基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统中的具体操作
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录在基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统中的时间戳
ACTION_DETAILS	TEXT				操作详情，详细描述基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统中的用户行为

jiulei_ADMIN 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统的管理员主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员用户名，基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统的身份标识
ADMIN_PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储，保障基于深度学习的个性化酒类推荐系统后台安全
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建日期，记录管理员在基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统中的添加时间

jiulei_INFO 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
INFO_KEY	VARCHAR	100	NOT NULL		核心信息键，标识基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统中的特定配置项
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL		核心信息值，存储基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统的核心配置或元数据
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	最后修改日期，记录基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统信息的更新时间

基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统类图

基于深度学习的个性化酒类推荐系统前后台

基于深度学习的个性化酒类推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的个性化酒类推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的个性化酒类推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的个性化酒类推荐系统测试用例

1. 登录功能测试

测试编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC1.1	基于深度学习的个性化酒类推荐系统正确用户名和密码	用户名: testUser, 密码: test123	成功登录，跳转至主页面
TC1.2	错误的用户名或密码	用户名: wrongUser, 密码: wrong123	登录失败，提示错误信息

2. 数据查询功能测试

测试编号	功能描述	查询条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC2.1	搜索特定信息	关键词: sampleData	返回包含sampleData的结果集
TC2.2	空查询条件	查询条件为空	显示所有信息或提示无结果

3. 数据添加功能测试

测试编号	功能描述	添加数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC3.1	添加有效基于深度学习的个性化酒类推荐系统数据	新增一条完整且有效的基于深度学习的个性化酒类推荐系统信息	数据成功添加，页面显示新记录
TC3.2	添加重复基于深度学习的个性化酒类推荐系统数据	已存在基于深度学习的个性化酒类推荐系统的信息	提示数据已存在，数据未添加

4. 数据修改功能测试

测试编号	功能描述	修改数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC4.1	修改基于深度学习的个性化酒类推荐系统信息	修改已存在的基于深度学习的个性化酒类推荐系统信息	数据成功更新，页面显示更新后信息
TC4.2	修改不存在的基于深度学习的个性化酒类推荐系统	非存在的基于深度学习的个性化酒类推荐系统 ID	提示找不到基于深度学习的个性化酒类推荐系统，数据未修改

5. 数据删除功能测试

测试编号	功能描述	删除数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC5.1	删除基于深度学习的个性化酒类推荐系统	选择一条有效的基于深度学习的个性化酒类推荐系统	数据成功删除，页面不再显示该记录
TC5.2	删除不存在的基于深度学习的个性化酒类推荐系统	非存在的基于深度学习的个性化酒类推荐系统 ID	提示找不到基于深度学习的个性化酒类推荐系统，数据未删除

基于深度学习的个性化酒类推荐系统部分代码实现