基于springboot+vue的基于AI的个性化红酒搭配建议系统研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

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在当今数字化时代，基于AI的个性化红酒搭配建议系统成为了关注焦点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建和优化基于AI的个性化红酒搭配建议系统系统。基于AI的个性化红酒搭配建议系统在现代业务中的重要性不言而喻，因此，深入研究其与JavaWeb的结合具有深远意义。首先，我们将分析基于AI的个性化红酒搭配建议系统的需求背景及现有解决方案，接着阐述选择JavaWeb的原因，包括其稳定性和可扩展性。然后，我们将详细描述系统设计与实现过程，展示如何借助JavaWeb框架提升基于AI的个性化红酒搭配建议系统的性能。最后，通过实际测试与性能评估，证明所提出的方案的有效性。此研究不仅为基于AI的个性化红酒搭配建议系统的开发提供新思路，也为JavaWeb应用开辟新的实践领域。

基于AI的个性化红酒搭配建议系统系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化红酒搭配建议系统系统架构图,基于AI的个性化红酒搭配建议系统系统设计图

基于AI的个性化红酒搭配建议系统技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台的特性在桌面应用和Web服务领域占据重要地位。它以其独特的机制，为后端处理提供了坚实的支撑。在Java中，变量是数据存储的关键，它们操纵内存，同时通过内存管理，Java能够实现对病毒的某种防护，增强了由Java编写的程序的稳定性和安全性。此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者对内置类进行扩展重写，这极大地丰富了其功能。开发者可以创建可复用的模块库，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相关方法，大大提升了开发效率和代码的可维护性。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初学者及资深Spring框架开发者设计的简化开发工具。其易学性是其显著特点，丰富的英文和中文教程资源遍布国内外，为学习者提供了便利。Spring Boot全面支持Spring生态系统，允许平滑地迁移现有Spring项目。它内置了Servlet容器，因此无需将应用程序打包为WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot集成了应用监控功能，使得在运行时能够实时监控项目状态，精确识别并定位问题，从而高效地进行故障排查与修复，确保程序的稳定性和优化。

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及单页应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入既有项目，既能用于局部增强，也可支持构建完整的前端解决方案。该框架的核心聚焦于视图层，强调易学性和易整合性，同时具备强大的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js 采用组件化的开发模式，允许开发者将界面分解为独立且可重用的组件，每个组件专注于特定的功能区域，从而提升代码的模块化和维护性。由于其平缓的学习曲线、详尽的文档以及活跃的社区支持，Vue.js 对新开发者具有很高的友好度。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的组织性、可维护性和可扩展性。该模式将程序结构划分为三个关键部分。Model，即模型，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，同时与用户界面保持独立。View，视图，构成了应用的用户界面，它展示由模型提供的数据，并且使用户能够与应用进行互动，形式多样，包括图形界面、网页等。Controller，控制器，作为应用的中心协调器，接收用户输入，根据输入调用模型执行相应操作，并更新视图以反映结果，有效实现了关注点的分离，从而提高代码的可维护性。

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。该架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端，与服务器进行交互。在当前信息化时代，众多系统选择B/S架构，主要原因是其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S模式极大地简化了程序开发过程，同时对客户端硬件要求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，这显著降低了用户的设备成本。尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为明显。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了较好的数据安全保护，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，增强了系统的可访问性和灵活性。在用户体验层面，人们已习惯于通过浏览器浏览各类信息，若需安装专门软件才能访问特定内容，可能会引发用户的抵触情绪，降低信任感。因此，综合考虑功能需求、成本效益及用户接受度，采用B/S架构设计是明智且符合实际需求的选择。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选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）。这种系统的核心概念在于组织数据为相互关联的表格，以支持高效的数据管理和检索。MySQL以其特有的优势，在众多RDBMS中脱颖而出，广泛受到青睐。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL显得更为轻量级且运行迅速。尤为值得一提的是，它在实际的租赁场景中表现出良好的适用性，这主要得益于其低成本和开源的特性。这些优势不仅是MySQL广泛应用的关键因素，也是我们在这次毕业设计中优先选择它的主要原因。

基于AI的个性化红酒搭配建议系统项目-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

基于AI的个性化红酒搭配建议系统数据库表设计

1. AI_USER - 用户表

字段名	数据类型	描述
user_id	INT	主键，用户ID，自增长
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识基于AI的个性化红酒搭配建议系统中的用户
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的个性化红酒搭配建议系统登录验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的个性化红酒搭配建议系统找回密码或发送通知
create_time	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于AI的个性化红酒搭配建议系统中的注册时间
last_login_time	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近一次在基于AI的个性化红酒搭配建议系统上的登录时间

2. AI_LOG - 操作日志表

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	主键，日志ID，自增长
user_id	INT	外键，引用AI_USER.user_id，记录操作用户
operation	VARCHAR(100)	操作描述，详细说明在基于AI的个性化红酒搭配建议系统上执行的动作
ip_address	VARCHAR(45)	记录操作时的IP地址，用于基于AI的个性化红酒搭配建议系统日志追踪和安全分析
create_time	TIMESTAMP	日志创建时间，记录该操作在基于AI的个性化红酒搭配建议系统中的发生时间

3. AI_ADMIN - 管理员表

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	主键，管理员ID，自增长
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于基于AI的个性化红酒搭配建议系统后台登录
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，管理员在基于AI的个性化红酒搭配建议系统后台的身份验证密码
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的个性化红酒搭配建议系统重要通知或找回密码
create_time	TIMESTAMP	管理员账号创建时间，记录在基于AI的个性化红酒搭配建议系统系统中的添加时间

4. AI_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，自增长
key	VARCHAR(50)	关键字，标识基于AI的个性化红酒搭配建议系统中的特定核心信息，如"system_name", "version"等
value	TEXT	关联的关键字的值，如基于AI的个性化红酒搭配建议系统名称或版本号等
update_time	TIMESTAMP	信息更新时间，记录基于AI的个性化红酒搭配建议系统核心信息在系统中的最近修改时间

基于AI的个性化红酒搭配建议系统系统类图

基于AI的个性化红酒搭配建议系统前后台

基于AI的个性化红酒搭配建议系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化红酒搭配建议系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化红酒搭配建议系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化红酒搭配建议系统测试用例

1. 登录功能测试

测试编号	输入条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC1.1	正确用户名和密码	成功登录，跳转至主页面	基于AI的个性化红酒搭配建议系统	PASS
TC1.2	错误用户名	登录失败，提示用户名错误	基于AI的个性化红酒搭配建议系统	FAIL
TC1.3	空白用户名和密码	不允许登录，提示必填项	基于AI的个性化红酒搭配建议系统	FAIL

2. 数据查询功能测试

测试编号	输入条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC2.1	正确查询参数	显示匹配的基于AI的个性化红酒搭配建议系统数据	基于AI的个性化红酒搭配建议系统列表	PASS
TC2.2	错误查询参数	显示无结果或提示错误	无基于AI的个性化红酒搭配建议系统显示	FAIL
TC2.3	空白查询参数	显示所有基于AI的个性化红酒搭配建议系统数据或提示错误	全部基于AI的个性化红酒搭配建议系统	WARN

3. 数据添加功能测试

测试编号	输入条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC3.1	合法基于AI的个性化红酒搭配建议系统信息	基于AI的个性化红酒搭配建议系统成功添加，页面刷新显示新数据	新基于AI的个性化红酒搭配建议系统存在	PASS
TC3.2	缺失必要字段	提示用户填写完整信息，不添加	未添加基于AI的个性化红酒搭配建议系统	FAIL
TC3.3	重复基于AI的个性化红酒搭配建议系统信息	提示基于AI的个性化红酒搭配建议系统已存在，不添加	未添加基于AI的个性化红酒搭配建议系统	FAIL

4. 数据修改功能测试

测试编号	输入条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC4.1	选择基于AI的个性化红酒搭配建议系统并修改	修改成功，页面显示更新后的基于AI的个性化红酒搭配建议系统信息	更新成功	PASS
TC4.2	未选基于AI的个性化红酒搭配建议系统直接提交	提示用户先选择基于AI的个性化红酒搭配建议系统	无修改	FAIL
TC4.3	修改非法信息	提示用户输入合法信息，保持原样	未修改	FAIL

基于AI的个性化红酒搭配建议系统部分代码实现