基于Java的基于AI的音乐推荐引擎开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于Java的基于AI的音乐推荐引擎开发基于Java的基于AI的音乐推荐引擎设计与实现课程设计基于Java的基于AI的音乐推荐引擎设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于Java的基于AI的音乐推荐引擎开发基于Java的基于AI的音乐推荐引擎设计与实现web大作业_基于Java的基于AI的音乐推荐引擎设计与实现。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AI的音乐推荐引擎作为JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其重要性。本论文旨在探讨并实现一个基于基于AI的音乐推荐引擎的高效、安全的Web系统。首先，我们将分析基于AI的音乐推荐引擎在当前市场的需求与挑战，然后详细阐述其技术架构，包括Servlet、JSP以及数据库交互等核心组件。接着，通过实际开发过程，展示基于AI的音乐推荐引擎如何优化Web服务，提升用户体验。最后，对系统进行性能测试与优化，以证明基于AI的音乐推荐引擎在javaweb领域的实用价值和潜力。此研究不仅深化了对JavaWeb技术的理解，也为同类项目提供了可借鉴的开发模式。

基于AI的音乐推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的音乐推荐引擎技术框架

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程序和Web应用的开发。它以其为基础构建的后台系统在当前信息技术领域中占据了重要地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象概念，与内存管理紧密相关，这也间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件能够抵抗某些特定的病毒攻击，从而提升程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特性，其类库不仅包含基础组件，更允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能性。此外，通过模块化编程，开发者可以封装常用功能，形成可复用的代码库。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，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

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，简称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、高效能的特性著称，与Oracle、DB2等大型数据库相比，它提供了一种更为经济且开源的解决方案。尤其是在实际的租赁系统环境中，MySQL的成本效益高，源代码开放，这些关键因素使得它成为了首选的数据库系统。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛应用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，实现不同功能模块的解耦。该模式下，程序被划分为三个关键部分，增强了代码的可管理和可维护性。Model（模型）专注于数据的管理与业务逻辑的实现，包含数据的存储、获取和处理，独立于用户界面。View（视图）担当用户交互界面的角色，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页或命令行界面。Controller（控制器）作为协调者，接收并处理用户的输入，调度模型进行数据处理，同时指示视图更新以响应用户请求，从而确保了数据处理与界面展示的逻辑分离，提升了代码的可维护性和系统扩展性。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种技术，它使开发人员能够在HTML文档中集成Java程序段。在服务器端运行时，JSP将这些Java代码转化为HTML，并将结果传递给用户浏览器。这种技术极大地简化了构建具有实时交互性的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着核心支撑的角色。本质上，每个JSP页面在执行时都会被翻译并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准规范，负责处理接收到的HTTP请求，并生成相应的响应内容。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心理念是利用浏览器作为客户端工具来连接并交互于服务器。在当前数字化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，该架构在软件开发中展现出高效性，允许开发者快速构建和维护系统。其次，对于终端用户而言，无需配备高性能计算机，仅需一个标准的网络浏览器即可访问应用，极大地降低了硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种经济效益更为显著。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和跨地域访问能力，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服务。在用户体验方面，浏览器的普遍使用使得用户更倾向于无须额外安装软件的访问方式，避免了可能引发的不适应或不信任感。因此，B/S架构在多方面权衡后，依然是满足许多设计需求的理想选择。

基于AI的音乐推荐引擎项目-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的音乐推荐引擎数据库表设计

数据库表格模板

1. AI_USER表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符, 自增主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，用于基于AI的音乐推荐引擎系统的登录
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，保护基于AI的音乐推荐引擎用户账户安全
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的音乐推荐引擎系统中的通知和验证
REGISTRATION_DATE	DATE	用户注册日期，在基于AI的音乐推荐引擎系统中的创建时间

2. AI_LOG表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符, 自增主键
USER_ID	INT	关联的用户ID，记录基于AI的音乐推荐引擎用户的操作
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于AI的音乐推荐引擎系统中的操作描述
ACTION_DATE	TIMESTAMP	操作发生的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，便于基于AI的音乐推荐引擎系统审计追踪

3. AI_ADMIN表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符, 自增主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于AI的音乐推荐引擎系统的后台管理员身份标识
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的管理员密码，确保基于AI的音乐推荐引擎后台的安全
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的音乐推荐引擎系统通知和通信
PRIVILEGE_LEVEL	INT	管理员权限级别，定义在基于AI的音乐推荐引擎中的操作权限

4. AI_CORE_INFO表

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	关键信息标识，如系统名称、版本等，在基于AI的音乐推荐引擎中全局使用
INFO_VALUE	TEXT	关键信息值，存储基于AI的音乐推荐引擎的核心配置或元数据
CREATION_DATE	TIMESTAMP	信息创建时间，记录基于AI的音乐推荐引擎系统初始化或更新的时间点

基于AI的音乐推荐引擎系统类图

基于AI的音乐推荐引擎前后台

基于AI的音乐推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的音乐推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的音乐推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的音乐推荐引擎测试用例

一、登录模块

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
1	基于AI的音乐推荐引擎正确用户名和密码	正确用户名	正确密码	成功登录	通过
2	错误用户名	错误用户名	正确密码	登录失败，提示错误信息	通过
3	空白用户名和密码			不允许登录，提示信息	未通过

二、数据查询模块

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
4	基于AI的音乐推荐引擎查询全部数据	无特定条件	所有基于AI的音乐推荐引擎数据列出	数据完整列出	通过
5	按关键词搜索	关键词“学生”	包含关键词的数据	返回相关数据	通过
6	空白搜索条件		没有返回结果	显示提示信息	通过

三、数据添加模块

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
7	添加新基于AI的音乐推荐引擎数据	完整有效数据	新数据成功添加	数据库中新增记录	通过
8	缺失必要字段	丢失“姓名”字段	添加失败，提示信息	未添加新记录	通过

四、数据修改模块

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
9	修改基于AI的音乐推荐引擎数据	存在的ID，更新信息	数据成功更新	数据库记录更新	通过
10	修改不存在的ID	无效ID	更新失败，提示信息	未修改记录	未通过

五、数据删除模块

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
11	删除基于AI的音乐推荐引擎数据	存在的ID	数据成功删除	数据从数据库中移除	通过
12	删除不存在的ID	无效ID	删除失败，提示信息	未删除记录	未通过

基于AI的音乐推荐引擎部分代码实现