SSM和maven的个性化推荐引擎研究项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于SSM和maven的个性化推荐引擎研究设计课程设计毕设项目: 个性化推荐引擎研究SSM和maven的个性化推荐引擎研究源码javaweb项目:个性化推荐引擎研究基于SSM和maven的个性化推荐引擎研究研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)web大作业_基于SSM和maven的个性化推荐引擎研究实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当前信息化社会中，个性化推荐引擎研究作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现显得尤为重要。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的个性化推荐引擎研究系统。首先，我们将阐述个性化推荐引擎研究的背景及意义，分析市场需求；其次，深入研究JavaWeb框架，如Spring Boot和Hibernate，为个性化推荐引擎研究的开发奠定技术基础；再者，详细设计个性化推荐引擎研究的架构，包括前端界面和后端逻辑；最后，通过测试验证个性化推荐引擎研究的功能性能，提出可能的优化策略。此研究旨在为JavaWeb领域的应用开发提供新的视角和实践参考。

个性化推荐引擎研究系统架构图/系统设计图

个性化推荐引擎研究技术框架

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语言，以其独特的魅力横跨桌面应用和Web服务领域。它以其核心在于变量操作的特性，赋予了数据多样化的存在形态。变量在Java中扮演着操纵内存的角色，而这恰恰关联到计算机安全，使得基于Java开发的程序具备了一定抵御病毒的能力，从而增强了程序的健壮性和持久性。Java的动态执行特性使其具备了强大的扩展性，开发者不仅能够利用内置的基础类，还能对其进行重定义，进一步丰富其功能。此外，通过模块化编程，开发者可以封装常用功能，供其他项目便捷引用，只需在需要的地方调用相应方法，大大提升了代码的复用性和效率。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是当前Java企业级开发中广泛采用的体系架构。该框架在构建复杂的企业级应用程序方面表现出色。Spring作为核心，扮演着项目整合与管理的角色，它管理对象（bean）的实例化与生命周期，实现了依赖注入（DI），有效提升了代码的灵活性和可测试性。SpringMVC作为 MVC 设计模式的一部分，处理来自用户的请求，DispatcherServlet 负责调度，将请求导向合适的控制器（Controller）以执行业务逻辑。MyBatis作为一个轻量级的持久层框架，是对传统JDBC的优化，它将SQL语句与代码分离，通过映射配置文件连接实体类与Mapper接口，简化了数据库操作，提高了开发效率。

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性、可维护性和扩展性。该模式将程序结构划分为三个关键部分：Model（模型）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；View（视图）构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作，其形态可以多样化，如GUI、网页等；Controller（控制器）作为中介，接收用户的输入指令，协调模型和视图响应这些请求，它从模型获取数据并指示视图更新以反映变化。通过MVC模式，各组件的职责明确，关注点分离，从而增强了代码的可维护性。

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，主要特点是通过Web浏览器来交互式地访问服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，其主要原因在于它提供了诸多优势。首先，从开发角度来看，B/S架构极大地简化了程序的开发流程。其次，对于终端用户而言，系统需求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，无需高昂的硬件配置，这对于大规模用户群来说，显著降低了成本。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以提升，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。在用户体验层面，用户普遍习惯于浏览器的使用，避免了安装多个专用软件可能带来的不便和抵触感，从而增加了用户的接受度。综上所述，B/S架构在满足设计需求方面展现出明显的优势。

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，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如ORACLE和DB2等其他大型数据库系统。尤为关键的是，它在实际的租赁场景中表现得相当适用，同时具备低成本和开源的特质。这些核心优点成为了我们选择MySQL的主要依据。

个性化推荐引擎研究项目-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

个性化推荐引擎研究数据库表设计

个性化推荐引擎研究 管理系统数据库表格模板

1. gexinghua_user 表 - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
id	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，个性化推荐引擎研究系统的登录名
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于个性化推荐引擎研究系统身份验证
email	VARCHAR	100		用户邮箱，用于个性化推荐引擎研究系统通信和找回密码
created_at	DATETIME		NOT NULL	用户创建时间
updated_at	DATETIME			用户信息最后更新时间

2. gexinghua_log 表 - 日志表

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
log_id	INT	11	NOT NULL	日志唯一标识符
user_id	INT	11	NOT NULL	关联的用户ID，记录个性化推荐引擎研究系统中的操作用户
action	VARCHAR	255	NOT NULL	操作描述，描述在个性化推荐引擎研究系统中的具体行为
timestamp	DATETIME		NOT NULL	操作时间
details	TEXT			操作详情，详细记录个性化推荐引擎研究系统中的执行过程和结果

3. gexinghua_admin 表 - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
admin_id	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，个性化推荐引擎研究系统的超级权限账户
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于个性化推荐引擎研究系统管理员身份验证
email	VARCHAR	100		管理员邮箱，用于个性化推荐引擎研究系统通信
created_at	DATETIME		NOT NULL	管理员账号创建时间
updated_at	DATETIME			管理员信息最后更新时间

4. gexinghua_core_info 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
info_key	VARCHAR	50	NOT NULL	关键信息键，如系统名称、版本号等，用于个性化推荐引擎研究系统核心配置
info_value	TEXT		NOT NULL	关键信息值，对应个性化推荐引擎研究系统的核心属性或配置项
created_at	DATETIME		NOT NULL	信息创建时间
updated_at	DATETIME			信息最后更新时间

个性化推荐引擎研究系统类图

个性化推荐引擎研究前后台

个性化推荐引擎研究前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

个性化推荐引擎研究后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

个性化推荐引擎研究测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

个性化推荐引擎研究测试用例

一、登录功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
1	正确用户名和密码	个性化推荐引擎研究管理员账号	成功登录界面	个性化推荐引擎研究管理员界面	通过
2	错误用户名	非个性化推荐引擎研究管理员账号	登录失败提示	用户名不存在	通过
3	空密码	个性化推荐引擎研究管理员账号, 留空密码	登录失败提示	密码不能为空	通过

二、数据添加功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
4	添加个性化推荐引擎研究信息	新个性化推荐引擎研究信息	数据成功添加	个性化推荐引擎研究信息出现在列表中	通过
5	缺失必填字段	部分个性化推荐引擎研究信息缺失	添加失败提示	提示缺少必要字段	通过

三、数据查询功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
6	搜索个性化推荐引擎研究ID	存在的个性化推荐引擎研究ID	显示对应个性化推荐引擎研究信息	显示正确个性化推荐引擎研究详情	通过
7	搜索不存在的个性化推荐引擎研究ID	不存在的个性化推荐引擎研究ID	搜索结果为空	没有找到匹配个性化推荐引擎研究信息	通过

四、数据修改功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
8	修改个性化推荐引擎研究信息	存在的个性化推荐引擎研究ID及新信息	个性化推荐引擎研究信息更新	更新后的个性化推荐引擎研究信息显示	通过
9	修改不存在的个性化推荐引擎研究ID	不存在的个性化推荐引擎研究ID及新信息	修改失败提示	提示个性化推荐引擎研究ID不存在	通过

五、数据删除功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
10	删除个性化推荐引擎研究信息	存在的个性化推荐引擎研究ID	个性化推荐引擎研究信息从列表中移除	个性化推荐引擎研究信息不再显示	通过
11	删除不存在的个性化推荐引擎研究ID	不存在的个性化推荐引擎研究ID	删除失败提示	提示个性化推荐引擎研究ID不存在	通过

个性化推荐引擎研究部分代码实现

SSM和maven的个性化推荐引擎研究项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)源码下载

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• SSM和maven的个性化推荐引擎研究项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)源代码.rar
• SSM和maven的个性化推荐引擎研究项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)源代码.7z
• SSM和maven的个性化推荐引擎研究项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)源代码百度网盘下载.zip

总结

在我的本科毕业论文《个性化推荐引擎研究的javaweb开发与实践》中，我深入探讨了如何运用JavaWeb技术构建高效、安全的个性化推荐引擎研究系统。通过这个项目，我熟练掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等关键框架，并对MVC设计模式有了深入理解。实际开发过程中，个性化推荐引擎研究的数据库优化和前端交互设计，锻炼了我的问题解决能力。此外，协同开发经验让我理解了团队合作与版本控制（如Git）的重要性。这次经历不仅提升了我的编程技能，也让我认识到持续学习与适应新技术在软件开发中的必要性。