基于mvc模式的基于深度学习的文献推荐实现课程设计

本项目为（附源码）基于mvc模式的基于深度学习的文献推荐开发 mvc模式实现的基于深度学习的文献推荐开发与实现mvc模式的基于深度学习的文献推荐项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)java项目:基于深度学习的文献推荐基于mvc模式实现基于深度学习的文献推荐(项目源码+数据库+源代码讲解)基于mvc模式实现基于深度学习的文献推荐【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

在信息化社会的快速发展背景下，基于深度学习的文献推荐作为现代Web技术的重要应用，已经日益凸显其价值。本论文以“基于深度学习的文献推荐的JavaWeb开发与实践”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于深度学习的文献推荐系统。首先，我们将介绍基于深度学习的文献推荐的基本概念和功能需求，随后详细阐述选用JavaWeb的原因及其实现基于深度学习的文献推荐的技术路线。通过设计与实现，分析基于深度学习的文献推荐在开发过程中的挑战与解决方案，最后对系统进行测试与优化，以确保其在实际环境中的稳定运行。此研究不仅丰富了JavaWeb的应用场景，也为同类项目的开发提供了参考。

基于深度学习的文献推荐系统架构图/系统设计图

基于深度学习的文献推荐技术框架

MVC（模型-视图-控制器）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，提升其可维护性、可扩展性和模块化。该模式将应用划分为三个关键部分：模型（Model）负责封装应用程序的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面；视图（View）作为用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并支持用户操作，其形态可以多样化，如GUI、网页或命令行；控制器（Controller）充当协调者，接收用户的输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现业务逻辑与界面显示的有效解耦。

Java语言

Java作为一种广泛使用的编程语言，其独特之处在于能胜任桌面应用和Web应用的开发。它常被用于构建后台系统，以支撑各种应用程序的高效运行。在Java中，变量是数据存储的关键，它们在内存中占位，与之相关的操作直接影响着程序的执行和计算机的安全管理。正因为如此，Java具备了一定的防护机制，能够抵御针对由Java编写的程序的直接病毒攻击，从而提升了程序的健壮性和持久性。此外，Java的动态特性使得程序在运行时具有高度灵活性。开发者不仅可以利用Java核心库提供的基础类，还能自定义并重写类，极大地扩展了语言的功能。更进一步，开发者可以封装常用的功能模块，以便在不同的项目中复用，只需简单地引入和调用相应的方法，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术，它允许开发人员在HTML文档中直接集成Java代码。JSP的工作原理是：在服务器端运行JSP页面，将其中的Java逻辑转换为HTML，并将生成的静态内容传送至客户端浏览器。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。在JSP的背后，Servlet扮演了基础架构的角色。本质上，每一个JSP页面都会被编译为一个Servlet实例，通过Servlet标准方法来处理HTTP请求并构造响应。

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的数据。在学术语境下，MySQL以其特有的优势脱颖而出，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其小巧轻便、运行速度快的特质著称。尤其对于实际的租赁环境，MySQL能够满足需求，且具备低成本和开源的优势，这使得它成为毕业设计的理想选择。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心特征在于利用Web浏览器作为客户端与服务器进行交互。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于它提供了一种高效且经济的解决方案。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的编程，而客户端仅需标准的浏览器即可运行应用，无需安装特定软件。其次，从用户角度出发，这种架构降低了硬件要求，用户只需具备基本的网络连接和任意一款浏览器，即可访问系统，这对于大规模用户群体而言，显著降低了设备成本。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面表现出优势，用户无论身处何处，只要有互联网连接，都能便捷、安全地获取所需信息。考虑到用户的使用习惯和对简便性的需求，浏览器界面的统一性使得用户更倾向于无须额外安装软件的访问方式，从而提升了用户体验。因此，选择B/S架构作为设计基础，能够满足项目对易用性、成本效益和安全性的综合要求。

基于深度学习的文献推荐项目-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

基于深度学习的文献推荐数据库表设计

用户表 (wenxian_USER)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	字段注释
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，基于深度学习的文献推荐系统中的用户ID
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于登录基于深度学习的文献推荐系统
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的密码，用于基于深度学习的文献推荐系统的安全登录
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱，用于基于深度学习的文献推荐系统中的通知和验证
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册日期，记录用户加入基于深度学习的文献推荐系统的时间
LAST_LOGIN	DATETIME				最后一次登录时间，跟踪基于深度学习的文献推荐用户的活动状态

日志表 (wenxian_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	字段注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，记录基于深度学习的文献推荐系统的操作事件
USER_ID	INT	11	NOT NULL		关联用户ID，指明是哪个基于深度学习的文献推荐用户执行的操作
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL		操作描述，描述在基于深度学习的文献推荐系统中执行的具体行为
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录基于深度学习的文献推荐系统中事件发生的时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR	45			用户执行操作时的IP地址，用于基于深度学习的文献推荐系统的审计追踪

管理员表 (wenxian_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	字段注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，基于深度学习的文献推荐系统的管理员标识
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名，负责基于深度学习的文献推荐系统的维护和管理
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的密码，用于基于深度学习的文献推荐系统管理员的安全登录
EMAIL	VARCHAR	100			管理员邮箱，用于基于深度学习的文献推荐系统内部沟通和通知
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建日期，记录管理员账号在基于深度学习的文献推荐系统中的创建时间

核心信息表 (wenxian_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	字段注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		信息键，唯一标识基于深度学习的文献推荐系统中的核心配置项
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL		信息值，存储基于深度学习的文献推荐系统的关键配置或动态信息
DESCRIPTION	VARCHAR	255			描述，解释基于深度学习的文献推荐系统中该核心信息的作用和意义
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	更新日期，记录基于深度学习的文献推荐系统核心信息最近一次修改的时间

基于深度学习的文献推荐系统类图

基于深度学习的文献推荐前后台

基于深度学习的文献推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的文献推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的文献推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的文献推荐测试用例

一、测试目标

确保基于深度学习的文献推荐管理系统实现所有预定功能，提供稳定、安全和高效的Web服务。

二、测试环境

操作系统 : Windows 10 / macOS Big Sur / Linux Ubuntu
浏览器 : Chrome 90+ / Firefox 88+ / Safari 14+
Java版本 : JDK 11
服务器 : Tomcat 9
数据库 : MySQL 8.0

三、测试用例

1. 登录功能

编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC1.1	正确用户名和密码	基于深度学习的文献推荐管理员账号	成功登录，显示管理界面

2. 数据添加

编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC2.1	添加新基于深度学习的文献推荐	基于深度学习的文献推荐信息（名称、描述、状态等）	新基于深度学习的文献推荐出现在列表中

3. 数据查询

编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC3.1	搜索基于深度学习的文献推荐	关键词（部分基于深度学习的文献推荐名称）	显示匹配的基于深度学习的文献推荐列表

4. 数据修改

编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC4.1	修改基于深度学习的文献推荐信息	修改后的基于深度学习的文献推荐属性	基于深度学习的文献推荐信息更新成功

5. 数据删除

编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC5.1	删除基于深度学习的文献推荐	基于深度学习的文献推荐 ID	基于深度学习的文献推荐从列表中移除

四、异常处理

包括但不限于无效输入、权限不足、网络中断等场景的测试用例。

五、性能测试

测试系统在高并发情况下的响应速度和稳定性。

六、安全性测试

确保用户数据的安全，防止SQL注入、XSS攻击等。

基于深度学习的文献推荐部分代码实现