Springboot的基于大数据的口味推荐项目代码【源码+数据库+开题报告】

本项目为（附源码）基于Springboot的基于大数据的口味推荐Springboot实现的基于大数据的口味推荐代码【源码+数据库+开题报告】基于Springboot的基于大数据的口味推荐实现课程设计web大作业_基于Springboot的基于大数据的口味推荐研究与实现（附源码）Springboot实现的基于大数据的口味推荐代码web大作业_基于Springboot的基于大数据的口味推荐设计。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，基于大数据的口味推荐的开发与实现成为当前Web技术领域的热点。本论文以基于大数据的口味推荐为研究核心，探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的网络应用。首先，我们将介绍基于大数据的口味推荐的基本概念及其在行业中的重要地位；接着，详细阐述选择JavaWeb作为开发平台的原因及优势。随后，将详述系统的需求分析、设计思路，包括前端界面和后端服务的实现细节。最后，通过实际测试与性能评估，验证基于大数据的口味推荐的可行性和优越性，旨在为同类项目提供参考，推动JavaWeb技术在基于大数据的口味推荐领域的创新与实践。

基于大数据的口味推荐系统架构图/系统设计图

基于大数据的口味推荐技术框架

Vue框架

Vue.js 是一款渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面和单页应用（SPA）。它的设计理念是无缝融入既有项目，也可支持全方位的前端开发。核心库专注于视图层，学习曲线平缓，且具备便捷的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js提倡组件化开发，允许开发者将界面分解为独立、可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而实现代码的模块化和易维护性。丰富的文档和活跃的社区进一步降低了新用户的入门难度。

Java语言

Java作为一种广泛采用的编程语言，以其多平台适应性著称，既能支持桌面应用的开发，也能构建网络应用程序，尤其是作为后端服务的核心。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中代表数据，同时，Java的内存管理机制有助于防止恶意代码直接攻击由Java编写的程序，从而增强了软件的安全性。此外，Java的动态特性允许程序员重写已有的类，以扩展其功能，甚至可以创建可复用的代码模块。这些模块可以在不同的项目中轻松导入并调用，提升了开发效率和代码的可维护性。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初级和经验丰富的Spring框架开发者同样友好的框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教学资源遍布全球。它全面支持Spring生态系统，允许开发者无缝地迁移和运行各类Spring项目。内建的Servlet容器使得无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot提供内置的应用程序监控功能，能够在运行时实时监控并诊断系统状态，精确地识别和定位问题，从而助力程序员高效地进行故障修复。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS），其独特优势使之成为业界广泛采用的解决方案之一。MySQL以其轻量级、高效运行的特性区别于Oracle和DB2等其他大型数据库系统。尤为关键的是，MySQL适应于实际的租赁场景，同时具备低成本和开源的优势，这成为了我们选择它的核心理由。

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）架构相区别。这种架构的核心在于利用浏览器作为客户端，来与服务器进行交互。在当前信息化时代，B/S架构之所以广泛应用，主要是因为它具备显著的优势。首先，开发B/S架构的应用程序更为便捷，对客户端硬件要求低，用户只需拥有基本的网络浏览器即可，极大地降低了用户的设备成本。尤其在大规模用户群体中，这种方式能节省大量的设备投入。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了较好的安全性，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能安全地访问所需信息和资源。从用户体验角度考虑，人们已习惯于通过浏览器浏览各种内容，若需要安装额外软件来访问特定服务，可能会引起用户的反感和不信任。因此，基于上述理由，选择B/S架构作为设计基础，能够满足项目需求并提供用户友好的体验。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典软件设计模式，旨在提升应用程序的模块化、可维护性和扩展能力。该模式将程序结构划分为三大关键部分。Model（模型）专注于数据的管理与业务逻辑，包含数据的存储、获取及处理，同时独立于用户界面。View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作，其形态可多样化，如GUI、网页或文本界面。Controller（控制器）担当协调者的角色，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现关注点的分离，有效提高了代码的可维护性。

基于大数据的口味推荐项目-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

基于大数据的口味推荐数据库表设计

jiyu_USER Table

Field	Data Type	Constraints	Description
ID	INT	PRIMARY KEY	Unique user identifier for the 基于大数据的口味推荐 system
USERNAME	VARCHAR(50)	NOT NULL	Unique username for login in the 基于大数据的口味推荐 system
PASSWORD	VARCHAR(255)	NOT NULL	Encrypted password for the user in the 基于大数据的口味推荐 system
EMAIL	VARCHAR(100)	NOT NULL	User's email address associated with the 基于大数据的口味推荐 account
FIRST_NAME	VARCHAR(50)	NOT NULL	User's first name in the 基于大数据的口味推荐 system
LAST_NAME	VARCHAR(50)	NOT NULL	User's last name in the 基于大数据的口味推荐 system
CREATED_AT	TIMESTAMP	NOT NULL	Timestamp of when the user was created in the 基于大数据的口味推荐
UPDATED_AT	TIMESTAMP		Timestamp of the last update on user info in the 基于大数据的口味推荐

jiyu_LOG Table

Field	Data Type	Constraints	Description
LOG_ID	INT	PRIMARY KEY	Unique log identifier in the 基于大数据的口味推荐 system
USER_ID	INT	FOREIGN KEY	Refers to the user ID in the jiyu_USER table
ACTION	VARCHAR(100)	NOT NULL	Action performed by the user in the 基于大数据的口味推荐 system
DESCRIPTION	TEXT		Detailed description of the log event in the 基于大数据的口味推荐
TIMESTAMP	TIMESTAMP	NOT NULL	Timestamp of when the log was recorded in the 基于大数据的口味推荐

jiyu_ADMIN Table

Field	Data Type	Constraints	Description
ADMIN_ID	INT	PRIMARY KEY	Unique identifier for the administrator in the 基于大数据的口味推荐
USER_ID	INT	FOREIGN KEY	Refers to the user ID in the jiyu_USER table
PRIVILEGE_LEVEL	INT	NOT NULL	The level of administrative privileges in the 基于大数据的口味推荐

jiyu_INFO Table

Field	Data Type	Constraints	Description
INFO_ID	INT	PRIMARY KEY	Unique identifier for core information in the 基于大数据的口味推荐
KEY	VARCHAR(50)	NOT NULL	Unique key representing the info type in the 基于大数据的口味推荐
VALUE	TEXT	NOT NULL	Value associated with the key in the 基于大数据的口味推荐 system
UPDATED_AT	TIMESTAMP	NOT NULL	Timestamp of the last update on the core info in the 基于大数据的口味推荐

基于大数据的口味推荐系统类图

基于大数据的口味推荐前后台

基于大数据的口味推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于大数据的口味推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于大数据的口味推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于大数据的口味推荐测试用例

I. 测试目标

确保基于大数据的口味推荐的核心功能正常运行
验证用户界面的友好性和易用性
检测系统性能和稳定性

II. 测试类型

功能测试
性能测试
兼容性测试
安全性测试
用户界面测试

III. 测试用例

A. 功能测试

序号	测试用例ID	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
1	TC_FT_001	登录基于大数据的口味推荐	用户成功登录	基于大数据的口味推荐显示主页面	Pass/Fail
2	TC_FT_002	添加新记录	新记录保存并显示在列表中	无错误提示，数据可见	Pass/Fail

B. 性能测试

序号	测试用例ID	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
1	TC_PT_001	同时100用户登录	系统响应时间小于2秒	响应时间记录	Pass/Fail
2	TC_PT_002	大量数据查询	数据加载迅速，不卡顿	查询速度统计	Pass/Fail

C. 兼容性测试

序号	测试用例ID	测试平台/浏览器	预期结果	实际结果	结果判定
1	TC_CT_001	Windows + Chrome	正常显示和操作	基于大数据的口味推荐功能正常	Pass/Fail
2	TC_CT_002	MacOS + Safari	无布局或功能异常	基于大数据的口味推荐兼容良好	Pass/Fail

D. 安全性测试

序号	测试用例ID	测试内容	预期结果	实际结果	结果判定
1	TC_ST_001	SQL注入攻击	系统应阻止非法输入	防御机制有效	Pass/Fail
2	TC_ST_002	用户权限验证	未授权用户无法访问受限资源	权限控制正常	Pass/Fail

E. 用户界面测试

序号	测试用例ID	测试点	预期结果	实际结果	结果判定
1	TC_UIT_001	字体和颜色一致性	界面风格统一	符合设计规范	Pass/Fail
2	TC_UIT_002	按钮和链接可点击性	用户可交互	操作无误	Pass/Fail

IV. 测试报告

基于大数据的口味推荐部分代码实现