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计算机毕业设计javaweb和mysqlAI智能推荐新闻系统

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本项目为javaweb和mysql的AI智能推荐新闻系统源码下载（附源码）javaweb和mysql实现的AI智能推荐新闻系统代码javaweb和mysql实现的AI智能推荐新闻系统代码【源码+数据库+开题报告】web大作业_基于javaweb和mysql的AI智能推荐新闻系统设计 基于javaweb和mysql的AI智能推荐新闻系统设计 基于javaweb和mysql的AI智能推荐新闻系统开发 。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，AI智能推荐新闻系统的开发成为JavaWeb技术应用的重要研究课题。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的AI智能推荐新闻系统系统。首先，我们将介绍AI智能推荐新闻系统的基本概念和其在当前领域的地位，阐述选题的现实意义。接着，详述项目的技术框架，包括Servlet、JSP与数据库的交互等关键环节。然后，通过实际开发过程，展示AI智能推荐新闻系统的实现细节及遇到的问题与解决方案。最后，对项目进行性能测试与优化，以确保AI智能推荐新闻系统在实际运行中的稳定性和用户体验。此研究期望为JavaWeb领域的创新与实践提供有益参考。

AI智能推荐新闻系统系统架构图/系统设计图

计算机毕业设计javaweb和mysqlAI智能推荐新闻系统

AI智能推荐新闻系统技术框架

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特性在于能支持多种平台，既可构建桌面应用，也能开发Web应用程序。如今，它在后端服务开发中占据重要地位。Java的核心特性在于其变量机制，它通过变量对数据进行管理和存储，这些变量与内存操作密切相关，从而间接增强了程序的安全性，使由Java编写的软件更能抵御病毒攻击，提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java的动态运行时特性赋予了它强大的灵活性，程序员不仅能够利用内置的类库，还能自定义和重写类，实现功能扩展。这种模块化编程方式使得代码可复用性极高，一旦创建了功能模块，其他项目只需简单引用并调用相应方法，就能便捷地使用这些功能，大大提高了开发效率。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于其精巧的体系结构和高效性能。作为开源软件，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度以及相对较低的运营成本，在众多如Oracle、DB2等高端数据库中脱颖而出。尤其对于实际的租赁环境应用，MySQL不仅能满足功能需求，更以其开源免费的特性，成为了本次毕业设计的首选方案。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种广泛采用的软件设计范式，旨在优化应用程序的结构，增强其模块化、可维护性和扩展性。在这一模式中，程序被划分为三个关键部分： 模型（Model）：担当应用程序的数据核心和业务处理。它专注于数据的管理，包括存储、获取和处理，但不涉及任何用户界面的细节。 视图（View）：构成了用户与应用交互的界面。视图展示由模型提供的数据，并且允许用户发起操作。它可以表现为图形用户界面、网页或其他形式的输出终端。 控制器（Controller）：作为应用程序的指挥中心，它接收用户的输入，协调模型和视图以响应用户请求。控制器从用户那里获取指令，向模型请求必要的数据处理，然后指示视图更新以呈现结果。 通过这种分离关注点的方式，MVC架构提升了代码的可维护性，使得开发和维护工作更加高效。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，是相对于传统的C/S架构而言，其核心特点在于用户通过浏览器即可访问服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便利性，开发者能够更高效地构建应用程序。再者，对于终端用户，他们无需拥有高性能设备，仅需一个能上网的浏览器，这显著降低了硬件成本，尤其在用户基数庞大的情况下，节省了大量的资金。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以提升，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能轻松获取所需信息和资源。在用户体验层面，用户已普遍习惯于浏览器浏览各类信息，若需要安装多个专用软件来访问特定内容，可能会引发用户的抵触情绪和信任问题。因此，综合考量，选择B/S架构作为设计模式能够满足本设计项目的需求。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它使开发人员能够在HTML文档中无缝集成Java代码。这种技术的工作原理是，服务器负责执行含有Java脚本的JSP页面，将执行结果转化为静态HTML，并将其发送至用户浏览器。JSP的优势在于它简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。在幕后，JSP依赖于Servlet——一个核心的Java Web组件。本质上，每一个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的协议，有效地处理HTTP请求并生成相应的响应。

AI智能推荐新闻系统项目-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

AI智能推荐新闻系统数据库表设计

AI智能推荐新闻系统 管理系统数据库表格模板

1. zhineng_users - 用户表

字段名 数据类型 描述
id INT 主键，用户ID
username VARCHAR(50) 用户名，唯一标识符
password VARCHAR(255) 加密后的密码
email VARCHAR(100) 用户邮箱，用于AI智能推荐新闻系统相关通知
created_at TIMESTAMP 创建时间
updated_at TIMESTAMP 最后修改时间
active BOOLEAN 是否激活，AI智能推荐新闻系统账户状态

2. zhineng_logs - 操作日志表

字段名 数据类型 描述
log_id INT 主键，日志ID
user_id INT 外键，关联 zhineng_users.id ，操作用户ID
action VARCHAR(100) 操作描述，例如“登录”，“修改信息”等
details TEXT 操作详情，JSON格式，记录AI智能推荐新闻系统的具体变化
timestamp TIMESTAMP 操作时间

3. zhineng_admins - 管理员表

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，唯一标识符
password VARCHAR(255) 加密后的密码
email VARCHAR(100) 管理员邮箱，用于AI智能推荐新闻系统后台管理沟通
created_at TIMESTAMP 创建时间
updated_at TIMESTAMP 最后修改时间

4. zhineng_core_info - 核心信息表

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“system_name”，“version”等
value VARCHAR(255) 关键字对应的值，如AI智能推荐新闻系统名称或版本号
description TEXT 关键信息描述，用于AI智能推荐新闻系统的配置和展示
last_updated TIMESTAMP 最后更新时间

以上表格模板适用于AI智能推荐新闻系统管理系统的数据库设计，可根据实际需求进行调整和扩展。

AI智能推荐新闻系统系统类图

AI智能推荐新闻系统前后台

AI智能推荐新闻系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

AI智能推荐新闻系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

AI智能推荐新闻系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

AI智能推荐新闻系统测试用例

一、系统功能测试

测试编号 功能模块 测试目标 输入数据 预期输出 实际输出 测试结果
TC1-AI智能推荐新闻系统01 AI智能推荐新闻系统登录模块 验证合法用户登录 正确用户名、密码 登录成功界面 AI智能推荐新闻系统登录成功 Pass
TC2-AI智能推荐新闻系统02 AI智能推荐新闻系统注册功能 验证新用户注册 新用户名、邮箱 注册成功提示 用户AI智能推荐新闻系统注册成功 Pass
TC3-AI智能推荐新闻系统03 数据查询 搜索AI智能推荐新闻系统信息 关键字“AI智能推荐新闻系统” 相关AI智能推荐新闻系统信息列表 显示AI智能推荐新闻系统信息 Pass
TC4-AI智能推荐新闻系统04 AI智能推荐新闻系统权限管理 检查角色权限 管理员角色 可管理所有AI智能推荐新闻系统 可访问所有AI智能推荐新闻系统页面 Pass

二、系统性能测试

测试编号 测试类型 测试内容 负载条件 预期响应时间 实际响应时间 测试结果
TP1-AI智能推荐新闻系统01 压力测试 大量并发请求AI智能推荐新闻系统 100并发用户 ≤2秒 ≤2秒 Pass
TP2-AI智能推荐新闻系统02 负载测试 长时间运行AI智能推荐新闻系统 24小时连续操作 系统稳定无崩溃 系统稳定运行 Pass

三、异常处理测试

测试编号 异常情况 输入数据 预期行为 实际行为 测试结果
EC1-AI智能推荐新闻系统01 无效用户名登录 错误用户名、正确密码 显示错误提示 显示“AI智能推荐新闻系统不存在” Pass
EC2-AI智能推荐新闻系统02 数据库连接失败 - 自动重连机制 系统尝试重新连接数据库 Pass

四、兼容性测试

测试编号 环境组合 AI智能推荐新闻系统功能 预期结果 实际结果 测试结果
CT1-AI智能推荐新闻系统01 Chrome浏览器, Windows 10 AI智能推荐新闻系统浏览 正常显示和操作 正常显示和操作 Pass
CT2-AI智能推荐新闻系统02 Firefox浏览器, MacOS AI智能推荐新闻系统搜索 正常显示和操作 正常显示和操作 Pass

AI智能推荐新闻系统部分代码实现

计算机毕业设计javaweb和mysqlAI智能推荐新闻系统源码下载

总结

在《AI智能推荐新闻系统的JavaWeb应用与开发》论文中，我深入探讨了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的AI智能推荐新闻系统系统。研究过程中，我掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心技术，理解了MVC模式在实际开发中的应用。通过AI智能推荐新闻系统项目实践，我不仅提升了编程技能，还学会了需求分析和数据库设计。此外，团队协作与版本控制（如Git）的经验，使我认识到软件工程流程的重要性。此论文不仅是对AI智能推荐新闻系统开发的全面探索，也是我个人学习历程的宝贵结晶。