web大作业_基于Spring Boot的基于AI的智能新闻编辑平台设计

本项目为Spring Boot实现的基于AI的智能新闻编辑平台研究与开发基于Spring Boot的基于AI的智能新闻编辑平台开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)基于Spring Boot实现基于AI的智能新闻编辑平台课程设计（附源码）基于Spring Boot实现基于AI的智能新闻编辑平台基于Spring Boot的基于AI的智能新闻编辑平台研究与实现javaweb项目:基于AI的智能新闻编辑平台。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的智能新闻编辑平台——一个基于JavaWeb技术的创新应用，成为本次毕业设计的研究焦点。基于AI的智能新闻编辑平台旨在利用JavaWeb的强大功能，解决当前领域中的特定问题或提升用户体验。本文首先阐述基于AI的智能新闻编辑平台的背景与意义，探讨JavaWeb在开发中的优势；接着，详细分析系统需求与设计策略，展示基于AI的智能新闻编辑平台的技术架构；再者，深入研究实现过程，包括关键模块的编程实践；最后，对系统进行测试与评估，总结项目经验并提出未来改进方向。通过本研究，期望为JavaWeb开发领域的实践与理论研究贡献力量。

基于AI的智能新闻编辑平台系统架构图/系统设计图

基于AI的智能新闻编辑平台技术框架

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化的数据。它的特性使其在众多同类系统中脱颖而出，成为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对实际租赁环境的良好适应性而著称。尤为值得一提的是，MySQL具备低成本和开放源码的优势，这正是在毕业设计中优先选择它的关键因素。

B/S架构

在信息化时代，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）作为一种与C/S架构相区别的技术方案，其核心在于利用Web浏览器来接入服务器。之所以B/S架构仍广泛运用，关键在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便捷的编程环境，降低了客户端的硬件要求，只需具备基本的网络浏览器即可，这极大地降低了用户的设备成本，尤其当用户基数庞大时，这种节省尤为显著。其次，由于数据集中存储在服务器端，安全性能得到保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能随时随地访问所需信息，增强了信息的可获取性。再者，用户行为习惯也是重要因素，人们已习惯通过浏览器浏览各类信息，若需安装多个专用软件，可能会引发用户的抵触情绪，降低用户体验和信任度。综上所述，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。

Vue框架

Vue.js是一个旨在简化用户界面构建的渐进式JavaScript框架，尤其适用于开发单页应用（SPA）。它的设计理念强调逐步采用，允许开发者仅在需要时引入相关功能，无论是增强现有项目还是打造全新的前端解决方案。核心库专注于视图层，提供简洁的学习曲线和无缝集成体验，同时具备高效的数据绑定、组件体系以及客户端路由机制。Vue.js推崇组件化开发，通过将界面分解为独立且可重用的组件，实现了代码的高模块化和易维护性。丰富的文档支持与活跃的社区环境，确保了开发者能迅速掌握并高效利用这一框架。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款针对初学者与经验丰富的Spring框架开发者设计的简化开发流程的框架。它提供了丰富的学习资源，无论英文还是中文教程，在全球范围内都能轻松获取。Spring Boot全面支持Spring生态系统，允许平滑地集成和迁移已有的Spring项目，无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，该框架内置了Servlet容器，简化了部署过程。值得一提的是，Spring Boot集成了应用程序监控功能，使得开发者在运行时能实时监控项目状态，有效定位并及时解决出现的问题，从而提高问题修复的效率。

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，旨在优化代码组织，提升可维护性和扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：Model（模型），负责封装应用程序的核心数据结构及业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理；View（视图），构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户发起交互，视图的形式多样，涵盖图形界面、网页至文本终端等；Controller（控制器）作为中介，接收用户的指令，协调模型与视图的协作，它从模型获取数据以响应用户请求，并指示视图更新以展示结果。通过MVC模式，各组件的职责明确，实现了关注点的有效分离，从而提升了代码的可维护性。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，兼顾了桌面应用和网络应用的开发需求。它以其独特的设计，奠定了其在构建后台服务方面的主流地位。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据在程序中的抽象表示，负责管理内存，这也间接增强了Java程序的安全性，使其对某些针对Java应用的病毒具有一定的抵御能力，从而提升了程序的健壮性和持久性。 Java还具备强大的动态执行特性，它的类库不仅包含基础类，开发者还能根据需要重写类，实现更丰富的功能。这种灵活性使得Java能够支持模块化编程，开发者可以封装常用功能为独立模块，当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相关方法，极大地提高了代码的复用性和开发效率。

基于AI的智能新闻编辑平台项目-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的智能新闻编辑平台数据库表设计

用户表 (zhineng_USER)

字段名	数据类型	注释
ID	INT	主键，唯一标识符，基于AI的智能新闻编辑平台系统的用户ID
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，用于登录基于AI的智能新闻编辑平台系统
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，保护基于AI的智能新闻编辑平台用户的账户安全
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的智能新闻编辑平台系统中的通知和验证
NICKNAME	VARCHAR(50)	用户昵称，显示在基于AI的智能新闻编辑平台系统中
CREATE_TIME	TIMESTAMP	创建时间，记录用户在基于AI的智能新闻编辑平台系统中的注册时间

日志表 (zhineng_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	主键，日志ID，记录基于AI的智能新闻编辑平台系统的操作日志
USER_ID	INT	外键，关联zhineng_USER表，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR(50)	操作描述，说明在基于AI的智能新闻编辑平台系统中的具体行为
TIMESTAMP	TIMESTAMP	操作时间，记录在基于AI的智能新闻编辑平台系统执行的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(15)	操作者的IP地址，用于基于AI的智能新闻编辑平台系统审计

管理员表 (zhineng_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	主键，管理员ID，基于AI的智能新闻编辑平台系统的后台管理角色标识
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于登录基于AI的智能新闻编辑平台系统的后台管理系统
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，保护基于AI的智能新闻编辑平台后台管理的账户安全
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，基于AI的智能新闻编辑平台系统后台联系方式
CREATE_TIME	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在基于AI的智能新闻编辑平台系统中的添加时间

核心信息表 (zhineng_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	主键，核心信息ID，存储基于AI的智能新闻编辑平台系统的关键配置或状态信息
KEY	VARCHAR(50)	键，标识信息的类型，如'system.name'，对应基于AI的智能新闻编辑平台名称
VALUE	TEXT	值，保存与键相关的核心信息，如基于AI的智能新闻编辑平台的版本号或描述
UPDATE_TIME	TIMESTAMP	更新时间，记录基于AI的智能新闻编辑平台系统核心信息的最近修改时间

基于AI的智能新闻编辑平台系统类图

基于AI的智能新闻编辑平台前后台

基于AI的智能新闻编辑平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能新闻编辑平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能新闻编辑平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能新闻编辑平台测试用例

I. 测试目标

确保基于AI的智能新闻编辑平台在JavaWeb环境中稳定运行，提供可靠的信息管理服务。

II. 测试环境

硬件: 标准PC配置
软件: Java 8+, Tomcat 9+, MySQL 5.7+
浏览器: Chrome最新版, Firefox最新版

III. 功能测试用例

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC1	用户注册	基于AI的智能新闻编辑平台新用户信息	新用户成功创建并登录	-	-
TC2	数据添加	基于AI的智能新闻编辑平台相关数据	数据成功存储在系统中	-	-
TC3	数据查询	基于AI的智能新闻编辑平台特定ID	显示相应数据详情	-	-
TC4	数据编辑	基于AI的智能新闻编辑平台已存在数据ID及更新信息	数据成功更新	-	-

IV. 性能测试用例

序号	测试场景	预期性能指标	实际性能	结果判断
PT1	并发访问	基于AI的智能新闻编辑平台可处理500并发请求无明显延迟	-	-
PT2	数据加载	基于AI的智能新闻编辑平台在1秒内加载1000条记录	-	-

V. 安全性测试用例

序号	测试内容	预期安全标准	实际安全表现	结果判断
ST1	SQL注入	基于AI的智能新闻编辑平台应有效防止SQL注入攻击	-	-
ST2	用户隐私	用户信息加密存储，不泄露基于AI的智能新闻编辑平台用户隐私	-	-

VI. 兼容性测试用例

序号	测试设备/浏览器	基于AI的智能新闻编辑平台显示与功能	结果
CT1	PC - Chrome	正常运行	-
CT2	PC - Firefox	正常运行	-
CT3	Mobile - iOS	响应式布局	-
CT4	Mobile - Android	响应式布局	-

基于AI的智能新闻编辑平台部分代码实现