（附源码）javaweb和mysql的基于深度学习的个性化推荐系统设计项目代码

本项目为基于javaweb和mysql的基于深度学习的个性化推荐系统设计实现(项目源码+数据库+源代码讲解)javaweb项目:基于深度学习的个性化推荐系统设计基于javaweb和mysql实现基于深度学习的个性化推荐系统设计(项目源码+数据库+源代码讲解)基于javaweb和mysql的基于深度学习的个性化推荐系统设计设计与实现基于javaweb和mysql的基于深度学习的个性化推荐系统设计研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)javaweb和mysql实现的基于深度学习的个性化推荐系统设计开发与实现【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，基于深度学习的个性化推荐系统设计成为了现代Web应用的重要探索领域。本论文旨在研究并开发一个基于JavaWeb的基于深度学习的个性化推荐系统设计系统，以提升业务处理效率和用户体验。首先，我们将详述基于深度学习的个性化推荐系统设计的现状与需求，阐述其在Web环境中的价值。接着，利用Java EE技术栈构建系统架构，探讨基于深度学习的个性化推荐系统设计的关键功能实现。再者，通过实际开发过程，分析可能遇到的问题及解决方案。最后，对系统进行性能测试和优化，确保基于深度学习的个性化推荐系统设计在复杂网络环境下的稳定运行。此研究不仅加深了对JavaWeb技术的理解，也为同类项目提供了实践参考。

基于深度学习的个性化推荐系统设计系统架构图/系统设计图

基于深度学习的个性化推荐系统设计系统架构图,基于深度学习的个性化推荐系统设计系统设计图

基于深度学习的个性化推荐系统设计技术框架

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），其独特的优势使其在同类系统中备受青睐。MySQL以其轻量级的体态、高效的速度以及与实际租赁场景的高度契合而脱颖而出。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL具备显著的成本效益和开源特性。这些核心优势，尤其是其低成本和开放源代码的特质，构成了选用MySQL的主要决策依据。

MVC架构（Model-View-Controller）是一种广泛应用的软件设计模式，旨在提升程序的结构清晰度、可维护性和扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分，以解耦不同的功能焦点。Model（模型）专注于数据的结构和业务逻辑，包含数据的处理与管理，但不涉及任何用户界面的细节。View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并允许用户进行操作，其形式可多样，如GUI、网页或命令行界面。Controller（控制器）充当中枢角色，接收用户输入，协调模型和视图响应用户请求。它根据用户指令从模型获取数据，并指示视图更新以呈现结果。通过MVC架构，各组件的职责明确，有利于关注点的分离，从而增强代码的可维护性。

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，客户端/服务器）架构形成对比。这种架构的核心在于利用Web浏览器作为客户端工具来接入服务器。在当前信息化社会中，B/S架构仍广泛应用，主要原因是其独特的优点。首先，从开发角度，B/S模式简化了程序的开发和维护，因为大部分业务逻辑集中在服务器端。其次，对于终端用户，无需配备高性能计算机，只需具备基本的网络浏览器即可访问系统，极大地降低了硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种经济效益尤为显著。此外，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，都能便捷地获取所需信息和资源。在用户体验方面，人们已习惯通过浏览器浏览各类信息，若需安装专门软件可能会引起用户的抵触情绪，影响信任度。综上所述，选择B/S架构适应了本设计对于易用性、经济性和安全性的要求。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语言，兼顾了桌面应用和Web应用的开发需求。其独特之处在于，它以变量为基本操作单元，这些变量在内存中存储数据，同时也关联着计算机安全的关键环节。因此，Java具有一种天然的防护机制，能够抵御针对由Java编写的程序的直接攻击，从而增强了程序的健壮性和生存能力。 Java还具备强大的动态执行特性，允许开发者对预定义的类进行重写和扩展，极大地丰富了其功能。这使得Java成为构建可复用代码模块的理想选择。当其他项目需要类似功能时，可以直接引入这些模块，并在需要的地方调用相应的方法，显著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文档中嵌入Java脚本。在服务器端运行时，JSP会将这些Java代码翻译成HTML，并将结果发送至用户浏览器。这项技术旨在简化构建具有丰富交互性的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着基础架构的角色。本质上，每一个JSP页面在执行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet是按照标准处理HTTP请求和生成响应的一种方法，为JSP提供了强大的支持。

基于深度学习的个性化推荐系统设计项目-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系统设计数据库表设计

用户表 (gexinghua_USER)

字段名	数据类型	描述
id	INT	主键，唯一标识符
username	VARCHAR(50)	用户名，基于深度学习的个性化推荐系统设计系统的登录账号
password	VARCHAR(255)	密码，加密存储，用于基于深度学习的个性化推荐系统设计系统身份验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于深度学习的个性化推荐系统设计系统通知和找回密码
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录用户在基于深度学习的个性化推荐系统设计系统中的注册时间
updated_at	TIMESTAMP	最后修改时间，跟踪基于深度学习的个性化推荐系统设计用户信息的更新情况

日志表 (gexinghua_LOG)

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	主键，日志ID
user_id	INT	外键，关联gexinghua_USER表，记录操作用户
action	VARCHAR(100)	操作描述，记录在基于深度学习的个性化推荐系统设计系统中的具体活动
timestamp	TIMESTAMP	操作时间，精确到秒，记录基于深度学习的个性化推荐系统设计系统内事件的发生时刻
details	TEXT	操作详情，详细描述基于深度学习的个性化推荐系统设计系统内发生的事件

管理员表 (gexinghua_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	主键，管理员ID
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于深度学习的个性化推荐系统设计后台管理系统登录账号
password	VARCHAR(255)	密码，加密存储，用于基于深度学习的个性化推荐系统设计后台管理系统身份验证
role	ENUM('admin', 'moderator')	管理员角色，区分基于深度学习的个性化推荐系统设计系统的不同权限级别
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在基于深度学习的个性化推荐系统设计系统中的添加时间

核心信息表 (gexinghua_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	主键，核心信息ID
key	VARCHAR(50)	关键字，如系统名称、版本号等，用于基于深度学习的个性化推荐系统设计系统的关键信息存储
value	VARCHAR(255)	值，对应关键字的具体内容，如基于深度学习的个性化推荐系统设计的当前版本号或公司名称
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录信息在基于深度学习的个性化推荐系统设计系统中的设置时间

基于深度学习的个性化推荐系统设计系统类图

基于深度学习的个性化推荐系统设计前后台

基于深度学习的个性化推荐系统设计前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的个性化推荐系统设计后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的个性化推荐系统设计测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的个性化推荐系统设计测试用例

一、功能测试用例

序号	功能模块	测试编号	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	用户登录	TCF-001	用户名: admin, 密码: 基于深度学习的个性化推荐系统设计123	登录成功，跳转至主页面	登录成功	Pass
2	数据添加	TCD-002	新增基于深度学习的个性化推荐系统设计: ID=1, 名称: 基于深度学习的个性化推荐系统设计1, 描述: 基于深度学习的个性化推荐系统设计描述	基于深度学习的个性化推荐系统设计信息保存成功，显示在列表中	保存成功	Pass
3	数据查询	TQC-003	搜索关键词: 基于深度学习的个性化推荐系统设计	返回所有包含基于深度学习的个性化推荐系统设计的记录	显示相关基于深度学习的个性化推荐系统设计信息	Pass

二、性能测试用例

序号	测试场景	测试编号	并发用户数	响应时间	错误率	结果
1	高并发登录	TPV-001	100	≤2秒	0%	Pass
2	大量基于深度学习的个性化推荐系统设计数据检索	TPP-002	50	≤5秒	0%	Pass

三、安全测试用例

序号	安全场景	测试编号	输入数据	预期结果	实际结果	结果
1	SQL注入攻击	TSS-001	基于深度学习的个性化推荐系统设计' OR '1'='1	拒绝非法请求，返回错误信息	拒绝并提示错误	Pass
2	基于深度学习的个性化推荐系统设计数据加密	TSE-002	明文基于深度学习的个性化推荐系统设计信息	加密后的基于深度学习的个性化推荐系统设计信息存储	存储为加密形式	Pass

四、兼容性测试用例

序号	测试环境	测试编号	操作系统	浏览器	结果
1	Windows 10	TCM-001	Chrome 80+	基于深度学习的个性化推荐系统设计功能正常	Pass
2	MacOS Big Sur	TCM-002	Safari 14+	基于深度学习的个性化推荐系统设计功能正常	Pass

基于深度学习的个性化推荐系统设计部分代码实现