基于SpringMVC+Mybatis+Mysql实现基于AI的个性化推荐系统设计【源码+数据库+开题报告】

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在当今信息化社会，基于AI的个性化推荐系统设计作为一款基于JavaWeb技术的创新型应用，日益凸显其在互联网领域的潜力与价值。本论文旨在探讨和实现基于AI的个性化推荐系统设计的开发与优化，以提升用户体验和系统性能。首先，我们将分析基于AI的个性化推荐系统设计的市场需求与现有解决方案，接着深入研究JavaWeb框架，如Spring Boot和Hibernate，为基于AI的个性化推荐系统设计的后端架构提供理论支持。然后，通过前端技术如HTML、CSS和JavaScript构建交互式用户界面。最后，进行系统测试与性能评估，确保基于AI的个性化推荐系统设计的稳定性和效率。此研究不仅丰富了JavaWeb开发实践，也为同类项目的开发提供了参考。

基于AI的个性化推荐系统设计系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化推荐系统设计技术框架

SSM框架

在Java EE企业级开发领域，SSM框架组合——Spring、SpringMVC和MyBatis——扮演着核心角色，广泛应用于构建复杂的企业级应用程序。Spring框架如同胶水般整合了各个组件，它管理对象（bean）的创建与生命周期，实现了著名的依赖注入（DI）原则，也称为控制反转（IoC）。SpringMVC作为Spring的一部分，担当请求调度者的角色，它捕获用户请求，借助DispatcherServlet将请求路由至对应的Controller以处理。MyBatis是对传统JDBC接口的一层封装，简化了数据库底层操作，通过配置文件将SQL指令与实体类的Mapper文件关联，从而实现了数据查询与更新的灵活映射。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种常用于构建应用程序的结构化设计策略，旨在优化代码的组织和解耦不同组件。该模式提升了软件的可维护性、可扩展性和模块化。模型（Model）部分承载了应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理。视图（View）则担当用户界面的角色，展示由模型提供的信息，并且允许用户与应用进行互动，其形式可以多样，如图形界面、网页等。控制器（Controller）作为中介，接收用户的输入，协调模型和视图的协作，根据用户请求调用模型进行数据处理，并指示视图更新以反映结果。这种分层设计有助于明确职责，降低代码的复杂性，从而提高整体的可维护性。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为一种关键的技术组件，它是一种关系型数据库管理系统（RDBMS）。这种系统的核心特性使其在众多同类产品中脱颖而出，成为广受欢迎的选择。相比于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其轻量级、高效能的特质著称。在实际的租赁环境应用中，它不仅满足了功能需求，还具备低成本和开源的优势，这正是我们选择MySQL作为主要数据存储解决方案的关键因素。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能胜任桌面应用和Web应用的开发。它常被选用作为后台处理技术，构建各种应用程序。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象，负责管理内存，这间接增强了程序的安全性，因为Java的机制使得病毒难以直接攻击由Java编写的程序，从而提升了程序的健壮性。 Java还具备强大的运行时灵活性，其类库不仅包含基础组件，还能被开发者重写以扩展功能。这种特性使得Java能够适应各种复杂需求，程序员可以封装功能模块，供其他项目复用。只需简单引用并调用相关方法，就能在不同项目中实现代码共享，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

B/S架构

在信息技术领域，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）相对应。这种架构模式的核心特点是用户通过Web浏览器来交互和访问服务器上的应用程序。尽管现代技术日新月异，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，它极大地简化了软件开发，因为大部分处理逻辑集中在服务器端，降低了客户端的维护需求。其次，对于用户而言，只需具备网络连接和基本的浏览器环境，即可轻松访问，这不仅降低了对用户设备的硬件要求，也显著减少了用户的经济负担。此外，由于数据存储在服务器上，B/S架构提供了较好的数据安全性和跨地域访问能力。尽管某些用户可能更倾向于无须额外安装软件的直观浏览器体验，但总体来看，B/S架构在成本、便利性和可访问性方面的优势使其成为许多大规模应用的理想选择，尤其是考虑到本设计的具体需求。

基于AI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AI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	长度	是否可为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符(基于AI的个性化推荐系统设计中的用户ID)
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名(基于AI的个性化推荐系统设计登录名)
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL	用户密码（加密存储）
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱（用于基于AI的个性化推荐系统设计通信）
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	注册日期
LAST_LOGIN	DATETIME		NULL	最后登录时间
STATUS	TINYINT	1	NOT NULL	用户状态（0-禁用，1-正常）
${PRODUCT}	VARCHAR	50	NULL	用户在基于AI的个性化推荐系统设计中的特定角色或权限描述

日志表 (gexinghua_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志ID
USER_ID	INT	11	NOT NULL	操作用户ID (gexinghua_USER表的外键)
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL	操作描述（如：“在基于AI的个性化推荐系统设计中…”）
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	操作时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	15	NOT NULL	操作者的IP地址
DETAILS	TEXT		NULL	操作详细信息

管理员表 (gexinghua_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员ID（基于AI的个性化推荐系统设计超级用户）
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL	管理员密码（加密存储）
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱（基于AI的个性化推荐系统设计工作联系）
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	创建日期

核心信息表 (gexinghua_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	关键信息标识（如：“基于AI的个性化推荐系统设计版本号”）
INFO_VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL	关键信息值（如：“v1.0.1”）
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	最后更新时间

基于AI的个性化推荐系统设计系统类图

基于AI的个性化推荐系统设计前后台

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

基于AI的个性化推荐系统设计后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化推荐系统设计测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化推荐系统设计测试用例

序号	测试编号	测试目标	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC001	登录功能	用户名: admin, 密码: 基于AI的个性化推荐系统设计123	登录成功，显示主界面	登录成功，主界面显示	Pass
2	TC002	注册新用户	用户名: newuser, 密码: 基于AI的个性化推荐系统设计P@ss	注册成功，发送验证邮件	用户创建，邮件发送	Pass
3	TC003	数据查询	搜索关键词: 基于AI的个性化推荐系统设计资料	相关基于AI的个性化推荐系统设计信息列表	显示相关记录	Pass/Fail
4	TC004	添加基于AI的个性化推荐系统设计	基于AI的个性化推荐系统设计名称: Example, 描述: 示例基于AI的个性化推荐系统设计	基于AI的个性化推荐系统设计添加成功	系统反馈添加成功	Pass
5	TC005	基于AI的个性化推荐系统设计编辑	ID: 1, 新描述: 更新的基于AI的个性化推荐系统设计描述	基于AI的个性化推荐系统设计信息更新	系统确认信息已更新	Pass
6	TC006	删除基于AI的个性化推荐系统设计	ID: 2, 基于AI的个性化推荐系统设计名称: Example	基于AI的个性化推荐系统设计删除成功	从列表中移除	Pass
7	TC007	权限管理	角色: Admin, 功能: 修改基于AI的个性化推荐系统设计	可以访问并修改所有基于AI的个性化推荐系统设计	成功操作	Pass

基于AI的个性化推荐系统设计部分代码实现