本项目为（附源码）jsp+servlet实现的基于深度学习的个性化推荐引擎代码基于jsp+servlet的基于深度学习的个性化推荐引擎设计课程设计web大作业_基于jsp+servlet的基于深度学习的个性化推荐引擎web大作业_基于jsp+servlet的基于深度学习的个性化推荐引擎设计与实现web大作业_基于jsp+servlet的基于深度学习的个性化推荐引擎开发 web大作业_基于jsp+servlet的基于深度学习的个性化推荐引擎实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，基于深度学习的个性化推荐引擎作为一款基于Javaweb技术构建的创新应用，其开发与优化显得至关重要。本论文旨在探讨基于深度学习的个性化推荐引擎的设计原理，阐述如何利用JavaWeb技术实现其核心功能。首先，我们将分析基于深度学习的个性化推荐引擎的市场定位与用户需求，为系统架构设计奠定基础。接着，详述开发环境搭建、数据库设计以及关键模块的实现过程。最后，通过测试与性能优化，确保基于深度学习的个性化推荐引擎能够稳定、高效地运行。此研究不仅对提升Javaweb应用的开发效率具有实践意义，也为同类项目的开发提供参考。

基于深度学习的个性化推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于深度学习的个性化推荐引擎技术框架

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度以及对复杂查询的良好支持而著称。尤其值得一提的是，它在实际的租赁场景下表现出色，满足了低成本和开源的需求，这也是在毕业设计中优先选用MySQL的重要考量因素。相较于Oracle和DB2等其他数据库系统，MySQL以其经济高效和开放源码的特性，成为了许多项目的首选。

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、提升可维护性和可扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：模型（Model）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；视图（View）充当用户交互的界面，展示由模型提供的信息，并支持用户与应用的互动，形式多样，如GUI、网页或命令行界面；控制器（Controller）作为中心协调者，接收用户的输入，调度模型处理数据，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现了关注点的分离，提升了代码的可维护性。

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）架构形成对比。这种架构的核心在于利用Web浏览器作为客户端来访问和交互服务器上的应用。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优点。首先，开发B/S架构的应用程序具有高效便捷性，减少了客户端的维护成本。用户只需拥有基本的网络浏览器，即可轻松访问，无需对客户端计算机进行高性能配置，这对于大规模用户群来说，显著降低了硬件投入成本。其次，由于数据存储在服务器端，安全性得到保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能随时随地获取所需信息，增强了资源的可访问性。此外，用户普遍熟悉浏览器操作，避免了安装额外软件可能带来的抵触感和信任问题。因此，从实用性和用户体验的角度出发，选择B/S架构作为设计基础是合理的。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语种，其独特之处在于能胜任桌面应用和Web应用的开发。它构成了许多后台服务程序的基础，为各种应用程序提供了强大的后盾。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据存储的抽象，负责管理内存，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使其具备抵抗针对Java开发应用的病毒的能力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还以其动态执行能力著称，它的类库不仅限于内置的基本类，开发者可以进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能性。此外，Java支持模块化编程，允许开发人员封装可复用的功能组件。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，显著提高了开发效率和代码的复用性。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的编程框架，它将Java代码融入HTML文档中，实现了服务器端的逻辑处理。在服务器运行时，JSP页面会被翻译成Servlet，这是一个Java类，专门负责处理HTTP请求并生成相应的HTML响应。这种技术的优势在于它简化了开发过程，使得构建具有丰富交互性的Web应用变得更加高效。尽管用户在浏览器端看到的是普通的HTML，但背后实际上是Servlet在幕后执行，确保了动态数据的实时呈现。

基于深度学习的个性化推荐引擎项目-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推荐引擎数据库表设计

用户表 (gexinghua_USER)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，基于深度学习的个性化推荐引擎系统的登录标识
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL	加密后的密码，用于基于深度学习的个性化推荐引擎系统身份验证
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱，用于基于深度学习的个性化推荐引擎系统通讯
CREATE_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	用户创建时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP		NULL	最后一次登录时间，记录基于深度学习的个性化推荐引擎系统的用户活动

日志表 (gexinghua_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志ID，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL	关联的用户ID，外键引用gexinghua_USER表的ID
ACTION	VARCHAR	50	NOT NULL	用户在基于深度学习的个性化推荐引擎系统中的操作描述
ACTION_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	操作发生的时间
DETAILS	TEXT		NULL	操作详情，记录基于深度学习的个性化推荐引擎系统内的具体行为信息

管理员表 (gexinghua_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名，基于深度学习的个性化推荐引擎系统的超级用户标识
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL	加密后的密码，用于基于深度学习的个性化推荐引擎系统的管理员权限验证
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱，用于基于深度学习的个性化推荐引擎系统通讯
CREATE_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	管理员账号创建时间

核心信息表 (gexinghua_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	核心信息键，如系统名称、版本等关键信息的标识符
INFO_VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL	关联的关键信息值，与基于深度学习的个性化推荐引擎系统的核心功能相关
UPDATE_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	信息最后更新时间，记录基于深度学习的个性化推荐引擎系统配置的变动历史

基于深度学习的个性化推荐引擎系统类图

基于深度学习的个性化推荐引擎前后台

基于深度学习的个性化推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的个性化推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的个性化推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的个性化推荐引擎测试用例

基于深度学习的个性化推荐引擎（信息管理系统）测试用例模板

本测试用例旨在确保基于深度学习的个性化推荐引擎系统的核心功能稳定且符合预期。基于深度学习的个性化推荐引擎是一个基于JavaWeb技术的信息管理平台，旨在高效处理和存储各类信息。

确保基于深度学习的个性化推荐引擎的基础架构稳定
验证所有功能模块的正确性
检测用户界面的易用性和兼容性

硬件：标准PC配置
软件：Java 8+, Tomcat 9+, MySQL 5.7+
浏览器：Chrome 80+, Firefox 75+, Safari 13+

4.1 登录功能

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC01	用户登录	正确用户名/密码	成功登录，跳转至主页面	-	-

4.2 数据添加

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC02	添加基于深度学习的个性化推荐引擎信息	合法基于深度学习的个性化推荐引擎数据	数据成功添加，页面显示新记录	-	-

4.3 数据查询

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC03	搜索基于深度学习的个性化推荐引擎	关键词或ID	显示匹配的基于深度学习的个性化推荐引擎信息	-	-

4.4 数据修改

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC04	修改基于深度学习的个性化推荐引擎信息	错误ID，修正后的数据	基于深度学习的个性化推荐引擎信息更新，页面显示更新后内容	-	-

4.5 数据删除

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC05	删除基于深度学习的个性化推荐引擎	选择基于深度学习的个性化推荐引擎记录	记录从列表中移除，数据库无该记录	-	-

[ ] 执行所有测试用例
[ ] 记录并分析测试结果
[ ] 提交缺陷报告并跟踪修复

基于深度学习的个性化推荐引擎部分代码实现

（附源码）基于jsp+servlet的基于深度学习的个性化推荐引擎设计与实现源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于深度学习的个性化推荐引擎：基于JavaWeb的开发与实践》中，我深入研究了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的Web应用。通过基于深度学习的个性化推荐引擎的开发，我掌握了Servlet、JSP、MVC模式等核心概念，并实践了数据库设计与集成。此外，项目实施过程锻炼了我的团队协作能力和问题解决技巧，尤其是在调试和优化基于深度学习的个性化推荐引擎性能时，深化理解了软件工程的迭代流程。此经历不仅提升了我的编程技能，更让我认识到持续学习与适应新技术的重要性。

正文

（附源码）基于jsp+servlet的基于深度学习的个性化推荐引擎设计与实现