基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计与开发课程设计

本项目为基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计与实现毕设项目: 基于AI的个性化新闻推荐引擎SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎项目代码【源码+数据库+开题报告】web大作业_基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计与开发基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会，基于AI的个性化新闻推荐引擎的开发与应用成为Web技术领域的焦点。本论文以“基于JavaWeb的基于AI的个性化新闻推荐引擎系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的线上平台。首先，我们将详细阐述基于AI的个性化新闻推荐引擎的需求分析，展示其在现实生活或业务中的重要地位。接着，将介绍选用JavaWeb的原因，探讨其核心特性与优势。随后，我们将设计并实现基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的架构，包括前端交互和后端处理，以及数据库设计。最后，通过测试与优化，确保系统的稳定性和性能。此研究不仅加深了对JavaWeb技术的理解，也为同类项目提供了可借鉴的实施策略。

基于AI的个性化新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化新闻推荐引擎技术框架

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的组织结构、可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：Model（模型）负责封装应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面进行数据的管理与处理；View（视图）作为用户与应用交互的界面展示，它依赖模型来获取并展示数据，形式多样，包括GUI、网页或文本界面等；Controller（控制器）充当通信桥梁，接收用户输入，协调模型和视图响应用户请求，确保各组件间的解耦合，从而提高代码的可维护性。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是当前Java企业级开发中广泛应用的体系架构。该框架用于构建复杂的企业级应用程序。Spring作为核心组件，扮演着胶水的角色，它管理着应用对象的生命周期，实现了依赖注入（DI），从而提高代码的可测试性和可维护性。SpringMVC处理HTTP请求，DispatcherServlet充当中央调度器，将请求路由到相应的控制器以执行业务逻辑。MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，它将数据库操作与业务逻辑解耦，通过XML或注解配置SQL语句，与模型类直接关联，简化了数据访问层的实现。

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的开发，也广泛用于构建网络应用程序，尤其是作为后端处理技术备受青睐。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们本质上是操作内存的工具，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使其能够抵御针对Java代码的直接攻击，从而提升了程序的稳定性和生存能力。Java还具备强大的动态运行机制，允许开发者对预定义的类进行扩展和重定义，这极大地丰富了其功能。此外，通过模块化编程，开发者可以封装常用功能，使得这些模块在不同项目中可被轻松复用，只需在需要的地方调用相应的方法即可，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

B/S架构

在计算机系统设计中，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构（Client/Server，客户端/服务器模式）形成对比。B/S架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端，来连接和交互服务器。这种架构在现代社会依然广泛存在，主要原因是其独特的优势。首先，B/S模式极大地简化了软件开发，因为它允许通过统一的浏览器接口进行访问，降低了客户端的维护成本。用户只需具备基本的网络浏览条件，无需高性能计算机，这对于大规模用户群体而言，显著节省了硬件投入。 其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了相对较高的数据安全性，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，增强了系统的可访问性和灵活性。此外，用户对浏览器的普遍使用习惯也使得B/S架构更具接受度，避免了安装额外软件可能带来的抵触感和信任问题。因此，从经济、安全和用户体验的角度综合考量，B/S架构成为满足许多项目需求的理想选择。

MySQL数据库

在数据库管理领域，MySQL是一个广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于它的关系模型和数据组织。作为对传统大型数据库如Oracle和DB2的轻量级替代，MySQL以其小巧、高效的速度以及在实际租赁场景中的适用性脱颖而出。尤为值得一提的是，它的开源性质和较低的运营成本，使得MySQL在众多项目中成为首选，这对于预算有限且寻求灵活解决方案的毕业设计而言，无疑是极具吸引力的选择。

基于AI的个性化新闻推荐引擎项目-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AI的个性化新闻推荐引擎数据库表设计

基于AI的个性化新闻推荐引擎 管理系统数据库表格模板

1. AI_users - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否可空	注释
id	INT	11	NOT NULL	主键，用户ID
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，唯一标识
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码
email	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱，用于登录和通知
基于AI的个性化新闻推荐引擎	VARCHAR	50		与基于AI的个性化新闻推荐引擎相关的特定信息，例如会员等级或权限标识

2. AI_logs - 日志表

字段名	数据类型	长度	是否可空	注释
log_id	INT	11	NOT NULL	日志ID
user_id	INT	11	NOT NULL	关联的用户ID
action	VARCHAR	50	NOT NULL	操作类型（如登录、修改信息等）
description	TEXT		NOT NULL	操作描述
timestamp	DATETIME		NOT NULL	操作时间戳，记录基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的活动时间

3. AI_admins - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否可空	注释
admin_id	INT	11	NOT NULL	管理员ID，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，唯一标识
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码
email	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱，用于登录和通知
role	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员角色，定义基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的权限级别

4. AI_core_info - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否可空	注释
info_id	INT	11	NOT NULL	主键，核心信息ID
key	VARCHAR	50	NOT NULL	关键字，如系统名称、版本号等
value	VARCHAR	255	NOT NULL	关键字对应的值，存储基于AI的个性化新闻推荐引擎的核心配置或元数据
description	TEXT			关键信息的详细说明

基于AI的个性化新闻推荐引擎系统类图

基于AI的个性化新闻推荐引擎前后台

基于AI的个性化新闻推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化新闻推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化新闻推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化新闻推荐引擎测试用例

1. 系统功能测试

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际结果	结果判定
T001	用户登录	正确用户名/密码	登录成功界面	基于AI的个性化新闻推荐引擎显示用户信息	Pass/Fail
T002	数据添加	新基于AI的个性化新闻推荐引擎数据	数据成功添加提示	新基于AI的个性化新闻推荐引擎出现在列表中	Pass/Fail
T003	数据查询	指定基于AI的个性化新闻推荐引擎ID	相关基于AI的个性化新闻推荐引擎详细信息	显示正确信息	Pass/Fail

2. 界面UI测试

测试编号	界面元素	预期设计	实际展示	结果判定
T004	基于AI的个性化新闻推荐引擎列表页	清晰展示所有基于AI的个性化新闻推荐引擎	基于AI的个性化新闻推荐引擎按名称排序	Pass/Fail
T005	基于AI的个性化新闻推荐引擎详情页	包含基于AI的个性化新闻推荐引擎所有属性	属性完整且布局合理	Pass/Fail
T006	搜索框	输入基于AI的个性化新闻推荐引擎名称，显示匹配结果	搜索结果准确	Pass/Fail

3. 性能测试

测试编号	测试场景	并发用户数	响应时间	错误率	结果判定
T007	高峰时段操作	100并发	≤2秒	0%	Pass/Fail
T008	大量基于AI的个性化新闻推荐引擎加载	一次性加载500条	快速加载不卡顿	N/A	Pass/Fail

4. 安全性测试

测试编号	安全场景	预期防护	实际防护	结果判定
T009	SQL注入攻击	阻止非法SQL语句	无基于AI的个性化新闻推荐引擎数据泄露	Pass/Fail
T010	CSRF攻击	验证令牌保护	请求失败或跳转错误页面	Pass/Fail

基于AI的个性化新闻推荐引擎部分代码实现

基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计与开发课程设计源码下载

• 基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计与开发课程设计源代码.zip
• 基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计与开发课程设计源代码.rar
• 基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计与开发课程设计源代码.7z
• 基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计与开发课程设计源代码百度网盘下载.zip

总结

在本次以"基于AI的个性化新闻推荐引擎"为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Servlet、JSP和MVC模式的核心概念。通过实践，我掌握了使用Spring Boot和Hibernate框架构建基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的能力，强化了数据库设计与优化的知识。此外，我体验了前后端交互过程，熟练运用Ajax增强了用户体验。这次项目让我意识到版本控制（如Git）和文档编写的重要性，也锻炼了团队协作和问题解决技巧。未来，我计划进一步探索云计算与微服务，以提升基于AI的个性化新闻推荐引擎的可扩展性和可靠性。