基于ssm实现基于AI的短视频推荐系统课程设计

本项目为基于ssm的基于AI的短视频推荐系统开发课程设计基于ssm的基于AI的短视频推荐系统实现【源码+数据库+开题报告】（附源码）基于ssm的基于AI的短视频推荐系统ssm实现的基于AI的短视频推荐系统开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于ssm的基于AI的短视频推荐系统研究与实现课程设计（附源码）ssm的基于AI的短视频推荐系统项目代码。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当前数字化时代，基于AI的短视频推荐系统作为JavaWeb技术的创新应用，已经成为互联网行业的焦点。本论文旨在探讨和实现基于AI的短视频推荐系统的设计与开发，揭示其在Web服务中的潜力。首先，我们将介绍基于AI的短视频推荐系统的基本概念及重要性，阐述它如何革新现有的网络交互模式。接着，深入分析基于AI的短视频推荐系统的技术框架，包括Java后端处理、HTML/CSS/JavaScript前端构建以及数据库集成。随后，通过详细的系统设计与实现过程，展示基于AI的短视频推荐系统的功能特性。最后，对项目进行性能评估与优化建议，以期为基于AI的短视频推荐系统的未来发展提供理论支持和实践参考。

基于AI的短视频推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的短视频推荐系统技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域的适应性而闻名。它不仅支持桌面应用程序的开发，也擅长构建网络应用程序，特别是在服务器端应用中占据主导地位。Java的核心在于其变量系统，这些变量是数据在程序中的抽象表示，它们在内存中存储和操作，从而涉及到了计算机安全的关键领域。由于Java的内存管理和执行模型，它能够提供一定的防护，使得由Java编写的程序不易受到病毒的直接影响，增强了程序的稳定性和安全性。此外，Java具备强大的动态运行特性，其类库不仅包含基础组件，还允许开发者对现有类进行扩展和重写，极大地丰富了语言的功能。这种灵活性使得Java成为模块化开发的理想选择，开发者可以创建可复用的代码模块，供不同项目引用。只需在需要的地方调用相应的方法，就能实现功能的集成，提高了开发效率和代码的可维护性。

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，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等大型数据库，MySQL以其小巧轻便、高效快速的性能著称。尤其值得一提的是，MySQL适应于真实的业务应用场景，同时具备低成本和开放源码的优势，这正是我们在毕业设计中优先选择它的主要原因。

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）架构形成对比，主要特点是通过Web浏览器来交互和访问服务器上的应用程序。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，这种架构极大地简化了软件开发过程，因为开发者只需关注服务器端的编程，而用户端仅需一个标准的网络浏览器即可，降低了客户端的硬件要求和维护成本。其次，当用户基数庞大时，这种架构能显著节省用户的设备投入，因为只需具备上网条件的浏览器就能获取所需信息和服务，有利于资源优化。再者，B/S架构将数据存储在服务器端，从而提供了较好的数据安全保护，用户无论身处何处，只要有互联网连接，都能便捷地访问个人资料。此外，考虑到用户使用习惯，人们更倾向于使用熟悉的浏览器浏览各类信息，而非安装特定软件，这使得B/S架构在用户体验上更具优势。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高效、经济且用户友好的解决方案。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建Web应用的软件设计模式，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大关键部分。Model，即模型，主要承载应用程序的数据模型和业务逻辑，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Model提供的数据，并允许用户进行操作。Controller，控制器，充当着协调者的角色，接收用户输入，调度Model执行相应操作，并指示View更新以响应用户请求，从而实现关注点的分离，有效提升了代码的可维护性。

SSM框架

在Java EE领域，SSM框架组合——Spring、SpringMVC和MyBatis——是构建企业级应用系统的首选方案，尤其适用于复杂项目。Spring框架如同项目的基石，它以依赖注入（DI）为核心，实现控制反转（IoC），有效管理对象的生命周期和装配。SpringMVC则扮演着请求处理的角色，利用DispatcherServlet分发用户请求至对应的Controller，实现模型视图控制器的设计模式。MyBatis作为JDBC的轻量级封装，简化了数据库操作，通过映射配置文件，将SQL指令与实体类的Mapper接口紧密关联，提高了数据库交互的灵活性和可维护性。

基于AI的短视频推荐系统项目-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的短视频推荐系统数据库表设计

数据库表格模板

1. AI_USER 表（用户表）

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符，与基于AI的短视频推荐系统中的用户对应
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，用于基于AI的短视频推荐系统登录
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，保护基于AI的短视频推荐系统用户账户安全
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱，用于基于AI的短视频推荐系统相关通知
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	用户注册日期，在基于AI的短视频推荐系统系统中的时间戳
LAST_LOGIN	DATETIME			最后一次登录基于AI的短视频推荐系统的时间
STATUS	TINYINT	1	NOT NULL	用户状态（0-禁用，1-正常），控制基于AI的短视频推荐系统中的用户活动状态

2. AI_LOG 表（日志表）

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志唯一标识符，记录基于AI的短视频推荐系统操作历史
USER_ID	INT	11	NOT NULL	关联AI_USER表的ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL	操作描述，描述在基于AI的短视频推荐系统中执行的动作
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	操作时间，基于AI的短视频推荐系统系统中的时间戳
IP_ADDRESS	VARCHAR	15		用户执行操作时的IP地址，用于基于AI的短视频推荐系统日志分析

3. AI_ADMIN 表（管理员表）

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符，基于AI的短视频推荐系统后台管理权限持有者
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，用于基于AI的短视频推荐系统后台登录
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，保护基于AI的短视频推荐系统后台管理安全
EMAIL	VARCHAR	100		管理员邮箱，用于基于AI的短视频推荐系统后台通讯
PRIVILEGES	TEXT			管理员权限列表，描述在基于AI的短视频推荐系统中的管理权限

4. AI_CORE_INFO 表（核心信息表）

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	关键信息标识，如基于AI的短视频推荐系统版本、公司信息等
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL	关键信息值，存储基于AI的短视频推荐系统的动态配置或静态信息
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	最后更新时间，记录基于AI的短视频推荐系统信息变更的时间戳

基于AI的短视频推荐系统系统类图

基于AI的短视频推荐系统前后台

基于AI的短视频推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的短视频推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的短视频推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的短视频推荐系统测试用例

1. 登录功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	是否通过
TC1.1	正确用户名和密码	基于AI的短视频推荐系统管理员账号	成功登录	基于AI的短视频推荐系统管理员成功登录界面	是
TC1.2	错误用户名	非基于AI的短视频推荐系统用户	登录失败提示	显示“用户名不存在”	是
TC1.3	错误密码	基于AI的短视频推荐系统管理员账号, 错误密码	登录失败提示	显示“密码错误”	是

2. 数据添加功能

序号	测试项	添加数据	预期结果	实际结果	是否通过
TC2.1	正常添加基于AI的短视频推荐系统信息	完整且有效的基于AI的短视频推荐系统数据	数据成功入库	数据出现在基于AI的短视频推荐系统列表中	是
TC2.2	空数据添加	无基于AI的短视频推荐系统信息	添加失败提示	显示“数据不能为空”	是
TC2.3	重复数据添加	已存在的基于AI的短视频推荐系统信息	添加失败提示	显示“数据已存在”	是

3. 数据查询功能

序号	测试项	查询条件	预期结果	实际结果	是否通过
TC3.1	正确基于AI的短视频推荐系统ID查询	存在的基于AI的短视频推荐系统ID	返回相应基于AI的短视频推荐系统详情	显示正确基于AI的短视频推荐系统信息	是
TC3.2	不存在的基于AI的短视频推荐系统ID查询	不存在的基于AI的短视频推荐系统ID	未找到提示	显示“未找到基于AI的短视频推荐系统”	是
TC3.3	空条件查询	不输入基于AI的短视频推荐系统ID	返回所有基于AI的短视频推荐系统	显示所有基于AI的短视频推荐系统列表	是

4. 数据修改功能

序号	测试项	修改数据	预期结果	实际结果	是否通过
TC4.1	正常修改基于AI的短视频推荐系统信息	合法的基于AI的短视频推荐系统修改请求	数据更新成功	基于AI的短视频推荐系统列表显示更新后信息	是
TC4.2	修改不存在的基于AI的短视频推荐系统	不存在的基于AI的短视频推荐系统ID	修改失败提示	显示“基于AI的短视频推荐系统不存在”	是

5. 数据删除功能

序号	测试项	删除条件	预期结果	实际结果	是否通过
TC5.1	正常删除基于AI的短视频推荐系统	存在的基于AI的短视频推荐系统ID	数据删除成功	基于AI的短视频推荐系统从列表中移除	是
TC5.2	删除不存在的基于AI的短视频推荐系统	不存在的基于AI的短视频推荐系统ID	删除失败提示	显示“基于AI的短视频推荐系统不存在”	是

基于AI的短视频推荐系统部分代码实现