本项目为（附源码）java+ssm框架+Mysql的基于AI的新闻推荐引擎项目代码基于java+ssm框架+Mysql实现基于AI的新闻推荐引擎【源码+数据库+开题报告】基于java+ssm框架+Mysql的基于AI的新闻推荐引擎开发 【源码+数据库+开题报告】基于java+ssm框架+Mysql的基于AI的新闻推荐引擎研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于java+ssm框架+Mysql的基于AI的新闻推荐引擎开发 （附源码）java+ssm框架+Mysql实现的基于AI的新闻推荐引擎开发与实现。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的新闻推荐引擎的开发成为提升Web服务效率与用户体验的关键。本文旨在探讨基于JavaWeb技术的基于AI的新闻推荐引擎设计与实现，旨在利用Java的强类型特性和Web的交互优势，构建高效、安全的网络应用平台。首先，我们将介绍基于AI的新闻推荐引擎的背景及意义，阐述其在当前行业中的重要地位。接着，详细阐述JavaWeb技术栈，包括Servlet、JSP和MVC架构等，作为实现基于AI的新闻推荐引擎的技术基础。随后，深入分析基于AI的新闻推荐引擎的功能需求与系统架构，展示具体的设计方案。最后，通过实际开发与测试，论证基于AI的新闻推荐引擎的有效性，总结经验并提出未来改进方向。本研究期望为JavaWeb领域的创新实践提供参考，推动基于AI的新闻推荐引擎在实际场景中的广泛应用。
基于AI的新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图
基于AI的新闻推荐引擎技术框架
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（Relational Database Management System，简称RDBMS）。这种系统的核心特性使其在众多同类产品中脱颖而出，成为广泛应用的首选。与Oracle、DB2等其他知名数据库相比，MySQL以其小巧轻便、高效快速的性能著称。尤为值得一提的是，MySQL适应了我们实际项目需求的低成本和开源本质，这也是我们决定采用它的主要动因。
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结构。它在构建复杂的企业级应用程序方面表现出色。在这个框架中，Spring担当核心角色，如同胶水般整合各个组件，管理bean的实例化和生命周期，实现依赖注入（DI）以提高灵活性。SpringMVC处理客户端的请求，DispatcherServlet充当调度中心，确保请求能准确路由至对应的Controller执行业务逻辑。MyBatis作为JDBC的轻量级抽象层，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映射起来，增强了代码的可读性和维护性。
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。这一架构模式的核心特点是用户通过网络浏览器来访问和交互服务器上的应用。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便利性，开发者可以更高效地构建和维护系统。其次，对于终端用户，他们无需拥有高性能的计算机，只需具备能够上网的浏览器即可，这极大地降低了硬件成本，尤其在用户基数庞大的情况下，节省了大量费用。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性方面具有一定的保证，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。在用户体验上，人们已习惯于浏览器的使用，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。综上所述，选择B/S架构作为设计方案，能够满足项目需求并提供经济、便捷和安全的服务。
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高效设计策略，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大关键部分。模型（Model）专注于数据的管理与业务逻辑，包含数据的存储、获取和处理，但不涉及用户界面的细节。视图（View）作为用户界面，其职责是展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页或文本界面。控制器（Controller）充当系统的中枢，接收用户输入，协调模型和视图响应用户请求，它向模型请求数据更新，并指示视图更新展示，以此实现关注点的分离，提高代码的可维护性。
Java语言
Java作为一种广泛应用的编程语言，以其跨平台的特性独树一帜，既能支持桌面应用程序的开发，也能满足Web应用的需求。如今，它在后端服务开发中占据了重要地位。Java的核心在于其变量机制，这些变量实质上是对内存空间的抽象，内存管理关乎计算机系统的安全性。因此，Java具备了一定的防护能力，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。 此外，Java的动态性是其另一大亮点，它允许开发者不仅使用内置的类库，还能对已有类进行扩展和重定义，极大地丰富了语言的功能。这种特性使得Java成为模块化开发的理想选择，开发者可以封装常用的功能模块，供其他项目复用。只需简单地引入并调用相应的方法，就能实现所需功能，提高了开发效率和代码的可维护性。
基于AI的新闻推荐引擎项目-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的新闻推荐引擎数据库表设计
1. yinqing_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, 不可为空, 基于AI的新闻推荐引擎系统的登录用户名 |
| PASSWORD | VARCHAR(255) | 加密后的密码, 不可为空, 用于基于AI的新闻推荐引擎系统的身份验证 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱, 用于基于AI的新闻推荐引擎系统的通知和找回密码功能 | |
| CREATE_DATE | TIMESTAMP | 用户创建时间, 记录用户在基于AI的新闻推荐引擎系统中的注册日期 |
| LAST_LOGIN | TIMESTAMP | 最后一次登录时间, 显示用户最近在基于AI的新闻推荐引擎系统上的活动 |
2. yinqing_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 | 关联用户ID, 外键引用yinqing_USER表的ID |
| ACTION | VARCHAR(50) | 用户在基于AI的新闻推荐引擎系统执行的操作类型 |
| DESCRIPTION | TEXT | 操作详细描述, 记录用户在基于AI的新闻推荐引擎系统中的具体行为 |
| CREATE_TIME | TIMESTAMP | 日志创建时间, 记录操作发生的时间点 |
3. yinqing_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 |
| USERNAME | VARCHAR(50) | 管理员用户名, 不可为空, 在基于AI的新闻推荐引擎系统内的管理员账号 |
| PASSWORD | VARCHAR(255) | 加密后的密码, 不可为空, 用于基于AI的新闻推荐引擎系统的管理员权限验证 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱, 用于基于AI的新闻推荐引擎系统的通讯和通知功能 | |
| CREATE_DATE | TIMESTAMP | 管理员创建时间, 记录在基于AI的新闻推荐引擎系统中添加管理员的日期 |
4. yinqing_CORE_INFO 表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| INFO_KEY | VARCHAR(50) | 核心信息键, 唯一标识核心配置项, 如基于AI的新闻推荐引擎的版本号 |
| INFO_VALUE | VARCHAR(255) | 核心信息值, 存储与基于AI的新闻推荐引擎系统相关的配置信息 |
| DESCRIPTION | TEXT | 关键信息描述, 解释该配置项在基于AI的新闻推荐引擎系统中的作用 |
| UPDATE_DATE | TIMESTAMP | 最后更新时间, 记录基于AI的新闻推荐引擎系统配置信息的修改时间点 |
基于AI的新闻推荐引擎系统类图
基于AI的新闻推荐引擎前后台
基于AI的新闻推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的新闻推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的新闻推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的新闻推荐引擎测试用例
基于AI的新闻推荐引擎 测试用例模板
| 序号 | 功能模块 | 测试用例ID | 测试类型 | 输入数据 | 预期输出 | 实际输出 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 用户登录 | TC_基于AI的新闻推荐引擎_001 | 功能性 | 正确用户名/密码 | 登录成功界面 | - | PASS |
| 2 | 用户注册 | TC_基于AI的新闻推荐引擎_002 | 功能性 | 新用户信息 | 注册成功提示 | - | PASS/FAIL |
| 3 | 数据检索 | TC_基于AI的新闻推荐引擎_003 | 性能 | 关键词 | 快速响应结果 | - | - |
| 序号 | 界面元素 | 测试用例ID | 测试类型 | 预期显示 | 实际显示 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 主页布局 | TC_基于AI的新闻推荐引擎_UI01 | UI | 清晰，逻辑有序 | - | PASS/FAIL |
| 2 | 表单验证 | TC_基于AI的新闻推荐引擎_UI02 | UI | 错误输入时显示错误提示 | - | PASS/FAIL |
| 序号 | 操作场景 | 测试用例ID | 测试类型 | 输入数据 | 预期异常处理 | 实际处理 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 无效登录 | TC_基于AI的新闻推荐引擎_EX01 | 异常 | 错误用户名/密码 | 显示错误信息 | - | PASS |
| 2 | 数据库连接失败 | TC_基于AI的新闻推荐引擎_EX02 | 异常 | - | 显示错误提示并记录日志 | - | PASS/FAIL |
| 序号 | 测试点 | 测试用例ID | 测试类型 | 预期结果 | 实际结果 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SQL注入 | TC_基于AI的新闻推荐引擎_SEC01 | 安全 | 阻止恶意SQL执行 | - | PASS/FAIL |
| 2 | XSS攻击 | TC_基于AI的新闻推荐引擎_SEC02 | 安全 | 过滤或转义输出 | - | PASS/FAIL |
注意：请根据基于AI的新闻推荐引擎（例如：“图书管理系统”）的实际需求填充具体测试用例的输入数据和预期输出。
基于AI的新闻推荐引擎部分代码实现
java+ssm框架+Mysql实现的基于AI的新闻推荐引擎源码源码下载
- java+ssm框架+Mysql实现的基于AI的新闻推荐引擎源码源代码.zip
- java+ssm框架+Mysql实现的基于AI的新闻推荐引擎源码源代码.rar
- java+ssm框架+Mysql实现的基于AI的新闻推荐引擎源码源代码.7z
- java+ssm框架+Mysql实现的基于AI的新闻推荐引擎源码源代码百度网盘下载.zip
总结
在以"基于AI的新闻推荐引擎"为核心的JavaWeb开发项目中，我深入理解了Servlet、JSP和MVC模式的应用，强化了数据库设计与SQL操作技能。通过实践，我学会了如何构建高效、安全的Web应用程序。此外，基于AI的新闻推荐引擎的开发过程让我领略到团队协作的重要性，我们利用版本控制工具如Git进行协同工作，解决了复杂的问题。此经历不仅提升了我的编程能力，也锻炼了解决问题和项目管理的能力，为未来的职业生涯奠定了坚实基础。
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